초록 ▼

연구개요
4차 산업혁명시대의 인공지능은 행동에 대한 시행착오를 경험하고, 잘못된 행동 판단에 대한 강화 학 습을 통해서 인간이 할 수 있는 것 보다 힘들고 어려운 문제들 (ex. 이미지 인식, 음성 인식)을 더욱 잘 해결할 수 있음. 하지만, 인간은 물체 지식을 사용하여 복잡하고 비슷한 물체중에서 특정 물체를 쉽 고 능숙하게 인식하는 반면에, 인공지능이 이러한 인간의 능력을 구현하기 위해서는 방대한 양의 샘플 데이터, 최적화된 신경망 아키텍쳐와 계산 노력이 필요함. 본 연구에서는 인간이 물체 인식 (object recognit

연구개요
4차 산업혁명시대의 인공지능은 행동에 대한 시행착오를 경험하고, 잘못된 행동 판단에 대한 강화 학 습을 통해서 인간이 할 수 있는 것 보다 힘들고 어려운 문제들 (ex. 이미지 인식, 음성 인식)을 더욱 잘 해결할 수 있음. 하지만, 인간은 물체 지식을 사용하여 복잡하고 비슷한 물체중에서 특정 물체를 쉽 고 능숙하게 인식하는 반면에, 인공지능이 이러한 인간의 능력을 구현하기 위해서는 방대한 양의 샘플 데이터, 최적화된 신경망 아키텍쳐와 계산 노력이 필요함. 본 연구에서는 인간이 물체 인식 (object recognition)을 하는 동안 생성하는 물체 지식(object knowledge)을 뇌영상 데이터 기반 의 뇌기능 모델(fMRI)과 인간 판단 기반의 행동모델(similarity judgement)의 기능적,행동학적 기울기를 계산하여, 궁극적으로 인간 뇌시스템에서 물체 인식을 위한 지식 형성 메커니즘 규명하고자 하였음

연구 목표대비 연구결과
· 물체 표현의 뇌 지형적 조직과 기능적 기울기 연구
-기존 연구(Margulies et al., 2016)에서 확립된 뇌기능적 기울기(functional gradient)의 개념과 분석방법을 이용하여, 물체 표현이 인간 뇌시스템에서 지식의 종류(예. 물체의 기능: what is it used for? / 물체의 조종방법: how is it used?)에 따라서 어떻게 형성되는지를 연구함.
-뇌 기능적 기울기 1은 물체 기능 관련영역(파란색)과 물체 조종 관련 영역(녹색)을 분리하는 반면에, 기능적 기울기 2는 물체 조종 동작 관련 영역(빨간색)과 물체 조종 관련 영역(녹색)사이를 확장함을 발견하였고, 이러한 결과들은 같은 범주 내 물체 표현을 위한 물체 조작 및 기능 기울기가 있다고 추정함
· 뇌기능적 기울기와 신경 안정성 비교를 통한 뇌시스템의 물체 지식 정보처리 연구
- 물체 지식의 뇌 지형적 형성 방법이 물체 인식에 대한 인간 뇌기능 모델의 재현 방법과 어떠한 상관관계가 있는지를 조사하기 위하여, 전역 뇌 시스템에서 뇌 기능적 기울기와 뇌신경 안정성간의 상관성을 계산함.
-같은 범주 내 물체 표현의 높은 신경 반복성을 나타내는 뇌 영역이 물체 조종 관련 영역과 겹침을 확인하였음. 또한, 기울기와 신경 반복성간의 상관관계를 계산하였을 때, 유의미한 양의 상관관계를 발견하였음
· 지식 기반의 물체 인식을 위한 행동학적 기울기 연구
- 물체 조종지식과 물체 기능지식에 따른 물체들의 유사성 판단에 의한 행동모델을 비교 분석함.
-연구결과에서 각각의 물체들에 대한 그래디언트는 세 개의 축을 따라서 상대적으로 클러스터가 형성됨을 관찰하였고, 행동모델 속성의 재구성 순서와 그래디언트에서 각축의 물체들이 거의 비슷하게 분포함을 확인함

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
· 물체 인식을 위한 뇌기능적 기울기 연구에 대한 연구 결과는 딥러닝과 기계학습을 이용한 물체 인식 최적화 계산 모델을 생성하는데에 있어서 물체 지식의 특성까지도 고려할 수 있도록 기여할 수 있을 것임
· 본 연구를 통해서 규명하고자 한 물체 지식 형성 메커니즘은 인공지능 계층구조 및 인간행동 판단에 의한 뇌신경망의 모형화를 통해서 지각과 실제 행동 작동간의 측면에서 신경과, 재활의학과등에서 물 체 인식 관련된 시각적 인지장애로부터 발생되는 행동장애(예.apraxic patient)의 기전을 이해하는데 활용될 수 있음
· 인간 뇌기능 모델과 행동모델에서 지식기반의 물체 인식 제약 연구는 인간의 인지행동학적 요소를 고려한 인공지능의 모델 수립 및 물체인식 능력 조절과 관련한 인공지능 기반의 바이오 마커 개발에 중요한 자료가 될 것임

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 당초 연구개발의 최종목표 ... 4
• 2) 당초 연구내용, 범위 및 방법 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 7
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 7
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 7
• 3) 목표 달성 수준 ... 8
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 8
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 8
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 9
• 6. 참고문헌 ... 9
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 11
• 끝페이지 ... 19