초록 ▼

□ 연구 목표 및 내용
◼ 최종 목표
정부R&D 투자방향(전략) 수립 및 예산 배분조정의 객관적 근거 마련을 위한 방법으로 인공지능 기반 지능형 분석 모델 개발

◼ 전체 내용
ㅇ 정부R&D 투자방향(전략) 수립 및 예산배분조정 근거마련을 위한 관련 정보·데이터 분석 수요조사
- 업무담당자를 대상으로 정보·데이터 분석현황을 파악하고 인공 지능 활용 수요 발굴
ㅇ 인공지능 기반 지능형 분석모델 개발
- 발굴된 분석수요에 대한 요구분석, 데이터 확보현황 진단, 기능 상세설계 등 개발 준비

□ 연구 목표 및 내용
◼ 최종 목표
정부R&D 투자방향(전략) 수립 및 예산 배분조정의 객관적 근거 마련을 위한 방법으로 인공지능 기반 지능형 분석 모델 개발

◼ 전체 내용
ㅇ 정부R&D 투자방향(전략) 수립 및 예산배분조정 근거마련을 위한 관련 정보·데이터 분석 수요조사
- 업무담당자를 대상으로 정보·데이터 분석현황을 파악하고 인공 지능 활용 수요 발굴
ㅇ 인공지능 기반 지능형 분석모델 개발
- 발굴된 분석수요에 대한 요구분석, 데이터 확보현황 진단, 기능 상세설계 등 개발 준비
- 지능형 분석의 기반인 자연어처리를 위한 딥러닝 알고리즘 선정, 적용, 최적화 등 통한 분석모델 개발
ㅇ R&D 투자방향 수립 및 예산 배분조정 과정에서 인공지능 기반 지능형 분석 산출물의 효용성 실증
- 실제 R&D 투자방향 수립 및 예산배분조정 과정에서 인공지능 기반 지능형 분석 산출물의 활용함으로써 효용성을 실증하고 개선 피드백 도출

□ 연구성과
ㅇ 현장에서 R&D 투자 의사결정(투자방향(전략) 수립 및 예산배분조정) 근거 마련을 위한 분석업무를 인공지능 기반 지능형 분석으로 활용
ㅇ R&D 투자 의사결정 근거 마련을 위한 과학기술 분야의 방대하고 다양한 정보의 수집/가공/분석을 인공지능으로 활용

□ 연구성과 활용계획 및 기대 효과
ㅇ 인공지능 기반 지능형 분석 지원을 통해 업무의 절약된 시간은 담당자 업무품질 개선에 활용 가능
ㅇ KISTEP 내부 분석수요 등 실무에 기반한 인공지능 기반 지능형 분석 서비스로 개발 시 R&D 투자(예산) 뿐 아니라 기획, 평가 등 관련 업무 효율화 가능성 제시
ㅇ 인공지능 등 최신의 디지털 기술을 접목한 과학기술 정보·데이터 분석 방법론은 증거기반 과학기술정책 연구 활성화 및 질적 수준 제고에 기여
ㅇ 연구자, 정책결정자, 일반 국민 등 다양한 수요자를 대상으로 다양한 과학 기술 정보·데이터 분석 서비스 제공의 단초를 마련

(출처 : 요약서 7p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 3
• 요약서 ... 7
• 요약문 ... 9
• 목차 ... 11
• 표목차 ... 14
• 그림목차 ... 15
• 제1장 서 론 ... 21
• 제1절 연구배경 및 필요성 ... 21
• 1. 연구 배경 ... 21
• 2. 연구 필요성 ... 22
• 제2절 연구 목표 및 내용 ... 23
• 1. 연구 목표 ... 23
• 2. 연구 내용 ... 23
• 제2장 자연어처리 기술 최신동향 ... 25
• 제1절 자연어처리 개요 및 전이학습 ... 25
• 1. 자연어처리 개요 ... 25
• 2. 전이학습 ... 28
• 제2절 딥러닝 기반 언어모델 ... 31
• 1. 자연어처리 발전 과정 ... 31
• 2. 딥러닝 기반 언어모델 및 연구 동향 ... 36
• 제3절 새로운 언어모델 및 연구 동향 ... 54
• 1. 뉴로 심볼릭(Neuro-Symbolic) ... 54
• 2. 초거대 AI ... 60
• 3. 인터랙션 ... 62
• 제4절 자연어처리 활용 사례 ... 64
• 1. 문서 분류 ... 64
• 2. 문서 클러스터링 ... 65
• 3. 문서 요약 ... 66
• 4. 질의 응답 ... 68
• 5. Visual Question Answering(VQA) ... 70
• 제5절 자연어처리 분석 도구 소개 ... 74
• 1. 라이브러리/패키지 ... 74
• 2. 소프트웨어 ... 76
• 제6절 결론 및 함의 ... 80
• 제3장 인공지능 기반 지능형 분석모델 개발 ... 81
• 제1절 자연어 처리 성능 및 분석 수준 향상 ... 83
• 1. 신규 알고리즘 확대 ... 83
• 2. 키워드 도출 ... 84
• 3. 키워드 분석 기능 강화 ... 86
• 제2절 연구과제(사업)간 유사성·관계성 분석 모듈 교체 ... 87
• 1. 분석 모듈 설명 ... 87
• 2. 연구과제의 신규성 분석 기능 보완 ... 88
• 3. 키워드 검색 기능 ... 89
• 4. 전략기술(중점기술) 분석기능 ... 90
• 제3절 웹 기반 시각화 ... 91
• 1. 분석 기능별 다양한 차트 화면 제공 및 접근성 강화 ... 91
• 2. 사용자 친화적 인터페이스 구성 ... 119
• 제4절 신약개발 분야 정부R&D 투자포트폴리오 분류 엔진 ... 120
• 1. 최신 언어모델을 활용한 텍스트 분류 ... 120
• 2. 2021년도 신약개발 분야 투자 포트폴리오 분류 결과 ... 122
• 제4장 인공지능 분석 데이터 파이프라인 개발 ... 128
• 제1절 인공지능 분석 데이터 파이프라인 소개 ... 128
• 1. 인공지능 분석 데이터 파이프라인 개요 및 구성 ... 128
• 2. 목표 시스템 ... 129
• 제2절 뉴스 데이터로부터 인공지능 토픽모델링 트렌드 분석 ... 131
• 1. 주요 개발 내용 ... 131
• 2. 결과 활용방안 및 발전방향 ... 137
• 제5장 결론 ... 143
• 제1절 요약 및 시사점 ... 143
• 제2절 향후 연구계획 ... 145
• 참고문헌 ... 146
• 끝페이지 ... 150