초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
최종 목표
• 다양한 도메인의 비정형 데이터에서 다량의 학습데이터를 자동 생성하는 언어 비종속적 질의생성(QG) 기술을 개발
• 도메인별 학습데이터를 자동 생성하여 당사 시스템 도입비용 절감, 빠른 서비스 상용화 및 언어 확장을 통해 해외/국내 신규 시장 개척에 활용

전체 내용
• 질의생성(QG) 관련 최신 연구 동향 파악 및 구현
- 뉴럴 네트워크 기반의 자동 질의생성(QG) 모델 분석 및 구현
- 어텐션에 기반한 문장 내 시퀀스를 학습하여 자동으로 질의생성

□ 연구의 목적 및 내용
최종 목표
• 다양한 도메인의 비정형 데이터에서 다량의 학습데이터를 자동 생성하는 언어 비종속적 질의생성(QG) 기술을 개발
• 도메인별 학습데이터를 자동 생성하여 당사 시스템 도입비용 절감, 빠른 서비스 상용화 및 언어 확장을 통해 해외/국내 신규 시장 개척에 활용

전체 내용
• 질의생성(QG) 관련 최신 연구 동향 파악 및 구현
- 뉴럴 네트워크 기반의 자동 질의생성(QG) 모델 분석 및 구현
- 어텐션에 기반한 문장 내 시퀀스를 학습하여 자동으로 질의생성
- Copy 메커니즘을 활용하여 사전에 등록된 새로운 단어와 기존의 입력 텍스트 중에 더 적합한 단어를 선택하도록 학습한 후, 이를 질의생성에 활용
• 최신 인코더-디코더 알고리즘 적용
- 최신의 인코더-디코더 방식을 활용하여 병렬처리함으로써 실제 상용 서비스 단계에서 질의생성(QG) 속도가 향상되도록 연구개발
• end-to-end 질문&답변 추출 모델 구현
- 단일 태스크에 대한 모델뿐만 아니라 멀티 태스크 모델구현을 통한 모델 성능 향상

1단계 (해당시 기재)
목표
• 어텐션 메커니즘, 인코더-디코더 모델 등의 질문 생성관련 AI 기술 선행 연구를 바탕으로 자동 질문 생성 모델 구현
• 성능 향상을 위한 추가 메커니즘 연구 및 구현

내용
• 질문 생성 관련 최신 연구 동향 조사 및 구현
• Copy 메커니즘을 통한 out-of-vocabuary 문제 및 이로 인한 부적절한 질문 생성 문제 해결

2단계 (해당시 기재)
목표
• end-to-end 질문&답 추출 모델 구현
• 자동 질의생성(QG) 모델 성능 튜닝
• 워크벤치 기획/개발
• 전문가 평가 방안 구축 및 공인 인증

내용
• end-to-end 질문&답 추출 모델 구현
• 워크벤치 기획/개발
• 전문가 평가 방안 구축 및 공인인증

□ 연구개발성과의 활용계획 (기대효과)
• 수요처
- 데이터 집중형 기업(Data-Intensive Business)의 KMS(Knowledge Management System)에 자사의 기계독해(MRC) 기반 시맨틱 검색 시스템 도입을 논의 중이며, 본 과제의 산출물인 자동 질의생성(QG) 솔루션을 적용하게 되면 타사 대비구축 속도 및 비용 측면에서 경쟁력 확보가 가능함
- 국내의 경우, 조선해양 등의 중공업 분야와 다수의 금융, 통신사 등과 협의를 진행 중
- 해외의 경우, BARCLAYS, MULTIPLEX, DAIMLER Benz, British Telecom, Orange Telecom 등 다양한 분야의 기업들과 프로젝트 추진에 대한 구체적인 협의를 진행 중에 있음
• 활용내용 및 확장성
- 금융, 의료, 법률, 특허, 조선, 철강, 건설을 비롯하여, 교통, 물류, 제조업, 농업,교육 등의 산업 전 분야 걸쳐 본 제안사의 핵심 제품인 딥러닝 기반 시맨틱 검색 시스템을 저비용으로 신속하게 확장 가능
- 영어권 이외에도 독일, 프랑스, 중국, 일본, 동남아시아 등의 글로벌 시장으로 빠른 비즈니스 전개 가능
- 기계독해(MRC) 기반 QA(Question Answering) 분야 외에도 기계 번역, 생성 요약, 대화 모델 등 다양한 분야의 인공지능 학습데이터 자동 생성에 응용 가능
• 경제적 파급효과
- 급격하게 증가하고 있는 방대한 분량의 비정형 데이터 대한 조사⦁분석 등의 정보 탐색 업무를 보조함으로써 지식 노동자의 업무 생산성을 30% 이상 향상시킬 수 있으며(McKinsey, IDC), 이는 기업의 생산성 향상 및 이윤 극대화로 직결됨
• 청년 일자리 창출 및 육성
- 본 제안사는 2018년 고용노동부 선정 ‘청년 친화 강소기업’에 선정된 바 있으며, 본 과제를 통해 신규 청년 일자리를 지속적으로 창출하고 체계적인 OJT(On-the-Job Training)를 통해 우수한 인공지능 전문 글로벌 인재로 육성할 계획임

(출처 : 요약문 4p)