보고서 정보
주관연구기관 |
한국전자통신연구원 Electronics and Telecommunications Research Institute |
연구책임자 |
박준희
|
참여연구자 |
이원종
,
김정
,
김영곤
,
이규빈
,
박경용
,
오현동
|
보고서유형 | 연차보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2022-11 |
과제시작연도 |
2022 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202300003601 |
과제고유번호 |
1711173561 |
사업명 |
한국전자통신연구원연구운영비지원(주요사업비) |
DB 구축일자 |
2023-07-19
|
키워드 |
분산지능.협업지능.자율대응.협업생산.프로그래머블 네트워크.Distributed Intelligence.MAML.Autonomous Things.Smart Factory.Programmable Network.
|
초록
▼
과제수행 목표 및 내용
최종 목표
◦ 산업 및 사회 문제 해결을 위한 초연결 사물 협업 핵심기술 확보
- 협업행동지능 ActionBrain 프레임워크 소프트웨어 및 자율대응 시스템 개발 (ALFUS 레벨8)
- 동적 프로그래머블 네트워킹 운영체제 개발 (네트워크 경로 및 네트워킹 서비스 동적 프로그래머빌리티 제공)
1단계
목표
ㅇ 실시간 사물 지능 기반 기술 확보 및 분산협업 응용 PoC (ALFUS6)
- 다중 협업 사물 실환경 협업학습 기술 개발
- 인지지능, 작업지능,
과제수행 목표 및 내용
최종 목표
◦ 산업 및 사회 문제 해결을 위한 초연결 사물 협업 핵심기술 확보
- 협업행동지능 ActionBrain 프레임워크 소프트웨어 및 자율대응 시스템 개발 (ALFUS 레벨8)
- 동적 프로그래머블 네트워킹 운영체제 개발 (네트워크 경로 및 네트워킹 서비스 동적 프로그래머빌리티 제공)
1단계
목표
ㅇ 실시간 사물 지능 기반 기술 확보 및 분산협업 응용 PoC (ALFUS6)
- 다중 협업 사물 실환경 협업학습 기술 개발
- 인지지능, 작업지능, 실세계 환경 협업행동지능 개발
- 분산 병렬 학습 협업 탐색 지능 개발
- 분산협업 조립 자율 시스템 개발 (ALFUS 레벨6)
- 분산협업 재난 대응 시스템 개발 (ALFUS 레벨6)
내용
ㅇ 사물 협업 지능 실행 기반 제공 프레임워크 고도화 및 지능실행 모델 경량화 기술 개발
- 사물지능 학습 모델 실행 지원 사물 협업 프레임워크 개발
- 자원제약적 사물을 위한 지능실행 모델 경량화 기술 개발
ㅇ 모방학습, 강화학습, 실세계학습기반 인간독립 인지지능/복잡미션/작업지능/실세계환경 행동지능 기술 개발
- 환경적응형 인간독립 인지지능 기술
- 단일 사물 기반 다중 작업 수행 작업지능 기술
- 가상과 실세계환경간 상호작용을 위한 다중 사물 행동지능 기술
ㅇ 멀티태스크 협업지능 병렬학습 및 온디바이스 처리 기술 개발
- 병렬 가상환경 기반 협업지능 학습 가속화 기술 개발
- 동적 요소 적응형 학습 기술 개발
ㅇ 사물 분산지능 기반 조립 자율시스템 기술 고도화 개발
- 사물 분산지능 기반 제품 조립 자율시스템 최적화 기술 개발
ㅇ 사물 분산지능 기반 재난대응 시스템 기술 고도화 개발
- 협동형 재난대응 무인이동체 시스템 개발
2단계
목표
ㅇ 인간 독립적으로 사물 자율 협업 기술 개발 및 PoC (ALFUS8)
- 프레임워크 기반 사물간 협업 지능의 실환경 온라인 자가진화 기술 개발 및 자원인지 경량화 고도화
- 인간독립 인지지능 성공률, 복잡미션 작업지능 실행률, 실세계환경 행동지능 적응률 고도화 기술 개발
- 실환경 기반 협업 지능 검증 기술 개발
- 사물 분산지능 기반 협업 제조 자율시스템 기술 고도화 개발 (ALFUS 8)
- 사물 분산지능 기반 협업 재난대응 시스템 기술 고도화 개발 (ALFUS 8)
ㅇ 차세대 데이터 중심 네트워크 운영체제 원천기술 개발 및 PoC (TRL 5)
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 콘트롤러 개발
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 노드 개발
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 서비스 개발
내용
ㅇ 프레임워크 기반 사물간 협업 지능의 실환경 온라인 자가진화 기술 개발 및 경량 지능모델 고도화
- 프레임워크 기반 사물간 협업 지능의 실환경 온라인 자가진화 기술 개발
- 자원 제약적 사물을 위한 경량 지능모델 고도화 기술 개발
ㅇ 인간독립 인지지능 성공률, 복잡미션 작업지능 실행률, 실세계환경 행동지능 적응률 고도화 기술 개발
- 실세계환경 인간독립 인지지능 성능 시험 및 검증
- 다중 사물 협업기반 다중 복잡작업 작업지능 기술
- 다중 작업 다중 사물 실세계환경 적응률 향상을 위한 학습기반 행동지능 기술
ㅇ 실환경 기반 협업 지능 검증 기술 개발
- 실환경 기반 강화학습 모델 전이 기술 개발
- 미션 자율 수행 기술 개발
ㅇ 사물 분산지능 기반 협업 제조 자율시스템 기술 고도화 개발
- 다품종 혼류 제품 제조 자율시스템 분산 협업 제조지능 최적화 기술 개발
ㅇ 사물 분산지능 기반 협업 재난대응 시스템 기술 고도화 개발
- 협동형 재난대응 무인이동체 시스템 개발
ㅇ 서비스 프로그래머블 네트워킹 콘트롤러 개발
- 서비스 프로그래머블 SRv6 컨트롤러 핵심기술및 South-bound/North-bound Interface 프로토콜 개발
- 응용 특성에 따른 차별화된 서비스 프로그래머블 정책 및 경로 제어 기술종단간 서비스의 신뢰성, 보안성, 확장성 제공 기술및 6G 연동 기술 등
ㅇ 서비스 프로그래머블 네트워킹 노드 개발
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 노드 포워딩 엔진 및 제어 플레인(라우팅 프로토콜 등) 개발
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 콘트롤러 인터페이스 프로토콜 개발
ㅇ 서비스 프로그래머블 네트워킹 서비스 개발
- Service-aware 프로그래머블 네트워크 서비스 2종(e.g.,networked metaverse, 6G 연계서비스)발굴
당해연도
목표
ㅇ 협업행동지능을 위한 ActionBrain 핵심원천기술 개발
ㅇ 분산협업 자율 제조 시스템 개발 (ALFUS 레벨7)
ㅇ 협업기반 재난 대응 시스템 개발 (ALFUS 레벨7)
ㅇ 서비스 프로그래머블 네트워킹 서비스 설계
내용
ㅇ 협업행동지능 ActionBrain 프레임워크 소프트웨어 개발
- 협업행동지능 ActionBrain 프레임워크 소프트웨어 ETRI 오픈소스 공개
- 인간 독립 학습 다중 객체자세/상태 인지 기술 개발
- 종단간(End-to-End) 학습 작업지능 요소기술 개발
- 다중 사물 상호작용을 위한 협업이 필요한 복잡한 행동지능 기술 개발
- 다중 사물 다중작업 강화학습을 위한 최적화기반 메타학습 알고리즘 개발
ㅇ 분산 협업 자율 제조 시스템 개발 (ALFUS 레벨7)
- 다중 로봇 제품 조립 작업 계획 생성 모듈 개발
- 자기주도 학습 기반 실세계 환경 물체 자세 인지 모듈 개발
- 촉각 정보 기반 물체 파지 자세 인지 모듈 개발
- 심층 강화학습 기반 자율 파지 및 자율 조립 작업 행동 모듈 개발
ㅇ 협업기반 재난 대응 시스템 개발 (ALFUS 레벨7)
- 실환경 전이 위한 멀티에이전트 탐색 지능 학습 기술 개발
- 실내 재난환경 위치인식 기술 개발
- 지능모델 협업실행 경량화 기술 개발
- 실환경 영상 기반 객체 인지 기술 개발
- 무인 이동체 애드혹 통신 및 거리 측정 모듈 개발
ㅇ 서비스 프로그래머블 네트워킹 서비스 설계
- 서비스 프로그래머블 서비스 요구사항 정의
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 노드 제어 플레인 요구사항 정의 및 설계
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 콘트롤러 설계
과제 수행과정 및 내용
ㅇ 과제 수행과정
[과제 필요성]
ㅇ 본 과제는 초연결 공간에 산재된 지능 사물들이 상호간에 연결되고 협력하여, 그 공간에 주어진 미션과 공간의 다양한 환경을 인지하고, 상황에 맞게 효율적으로, 자율적으로 해결하는 초연결 공간의 분산지능 핵심 원천 기술을 목표로 함
- 딥러닝 기술의 등장과 다양한 산업분야에서 AI의 적용으로 다시 붐을 일으키고 있는 인공지능은 이제 다음 단계로 진입할 준비가 필요
- IoT로 구성되는 초연결 공간은 그 규모에 관계없이 복잡계의 특성을 갖는 공간이 많아질 것으로 예측됨
- 전통적인 복잡계 문제 (교통, 금융, 물류/유통, SNS, 에너지 등) 뿐만아니라, 국방, 재난안전과 같은 소규모 IoT 환경의 문제도 복잡계 문제의 특징을 가지고 있음
- 이러한 복잡계 문제 해결을 위해서 적용되고 있는 해법이 분산지능(Distributed AI), 특히 MAS(Multi-Agent System)임
- 또한, 다양한 응용의 네트워킹 요구 특성을 동적으로 지원할 수 있는 서비스 프로그래머블 네트워킹으로 진화 필요
[과제 제약 요인]
ㅇ 분산지능은 본질적으로 대규모 복잡계 문제 해결에 유용한 기술로 솔루션을 개발시 검증과 적용이 어려움
- 대표적인 복잡계 문제인 교통, 금융, 물류, 유통, 에너지 등은 거대한 사회 시스템으로서, 기술 적용을 위해서는 수많은 기술 외적인 걸림돌이 존재하여 PoC를 직접 구축해서 검증해야 함
- 개발 기술의 검증 측면에서도 실제 시스템 적용이 불가하므로 시뮬레이션 수준의 검증에 그칠 수 밖에 없어, 사실상 검증이 불가능하지만, 이론적인 진보성을 논문, 특허를 통해서 확보함
- 이를 해결하기 위해서 본 과제에서는 복잡계의 성격을 갖는 IoT 응용 도메인을 선정(제조, 재난안전)하고, 검증에 필요한 시나리오를 도출하여 분산지능 응용를 수행하고 있음
ㅇ IoT 환경의 분산지능 응용를 수행하더라도, 통신/전력 인프라가 없는 (고립된) 환경의 지능사물이 스스로 판단하고, 자율적으로 조직하고, 적응·학습하는 기능의 실질적 검증과 이를 위한 학습용 데이터 확보 - 재난안전 분산지능 응용 범위 내에서, 소방학교/행정안전부 화재사고조사 DB 확보를 통해 해결
- 사물지능과 실질적 자가조직화 수준/적응학습 수준의 정량적 평가 방법론 제시 가능 (현실공간 중심의 실질적 달성 수준)
- 동적으로 변화되는 다양한 조건과 대용량 사물에 대한 각기 다른 사물 지능 및 자율협업에 대한 상호작용 환경은 사물-사람-공간의 연계를 통한 시뮬레이션 환경을 통해 문제 분석 및 해결방안 모색을 위한 환경 제기 가능
ㅇ 과제 수행내용
최종목표
ㅇ NIST에서 정의한 ALFUS 레벨8 기준을 만족하는 자율 분산지능 기술
ㅇ 세계 최초 현실 복잡계 문제 해결 분산지능 응용(제조, 재난안전)
ㅇ 동적 프로그래머블 네트워킹 운영체제 기술(네트워크 경로 및 네트워킹 서비스 동적 프로그래머빌리티 제공)
세부목표
- 지식을 공유하고 협업이 가능한 분산 지능사물 핵심 인프라 SW
- 모방학습, 강화학습, 실세계학습기반 인간독립 인지지능/복잡미션 작업지능/실세계환경 협업 행동지능 기술 개발
- 대규모 사물-사람-공간 복잡 적응계 초연결 지능 공간 분산지능 응용 (제조, 재난안전) 개발
- 서비스 프로그래머블 네트워킹 콘트롤러, 노드, 서비스 기술 개발
과제 수행결과 및 목표달성도
ㅇ 과제 수행결과
ㅇ 과제 수행 목표달성도
가. 과제 수행 목표달성도 (기술개발 성과지표)
나. 공통지표
다. 자율지표
관련 분야에 대한 기여
ㅇ 관련 분야 과학적·기술적·경제적·사회적 기여
과학적
• 강화학습, 인지학습, 모방학습, 메타학습, 확률적 분포 예측, 멀티에이전트 협업, 계획 수립 최적화, 로봇 협업, 자율비행 드론 등 차세대 인공지능 핵심 기술을 확보하여 AI 분야의 기술적 추격자(fast follower)에서 지능사물의 행동지능, 분산 협업지능에 대한 선도적 연구를 리드하는 선도자(first mover)로 전환
– (SCI 5건) 상위 20% SCI 저널 1건, ETRI 저널 1건, SCIE 저널 3건
– (비SCIE 26건) Top100 우수학술대회 6건, 국내외 학술대회발표 20건
기술적
• 2대 이상의 로봇이 협업하여 조립 공정 행동지능을 학습하는 기술을 세계최초로 확보
• 실외에서 드론 편대 비행, 인프라 단절 상태에서 실내 드론 자율 비행 기술 확보
- 국제특허 출원(5건 제출), 국내특허 출원(17건 제출), 소프트웨어 등록(20건)
ㅇ 후속 과제에 도움을 줄 수 있는 연구 결과
* 다중 로봇 협업 기술 – 과기부 스마트제조 혁신 엣지브레인 로봇 프레임워크 과제의 핵심 원천 기술로 활용 가능
* 다중 재난 드론 탐색 기술 – 행안부 재난현장의 유해모니터링 및 요구조자 판단 과제의 원천 기술로 활용 가능
* 다수의 사물이 협업하는 상황에서의 협업 기술
- 세계최고수준 OpenAI사의 PPO (88.9%/6대) 대비 PPO-ES (98.7%/6대) 달성
- 협업 멀티 에이전트 강화학습시 Collaborative Paradox 발생 시점을 유추하고 최적의 학습 상태에서 Early Stop 할 수 있는 기술 확보
성과관리 및 활용계획
ㅇ 성과관리 현황
- (데이터 생산 및 관리) 사물지능 학습에 필요한 이미지 데이터, 시뮬레이션 환경, 지능사물물리모델, 동작 과정 데이터, 비행 환경 데이터, 제조 환경 객체 데이터, 제조 절차 데이터 등을 확보 및 생성하여 관리함
- (연구데이터 저장 및 보존) 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험 결과/모델을 바이너리, 텍스트, 이미지, 동영상 파일로 정리하여 원내 e-disk 및 이음서비스를 이용해 분기별로 백업
- (데이터 공동활용) SW, 소스코드, 모델, 텍스트, 이미지, 동영상, 기타 자료 원외/원내에 연구수행 중 공동활용하도록 공개하고 및 데이터는 원내 클라우드 저장장치를 통해서 저장하고 공유함
ㅇ 성과확산 세부 계획
- 분산협업, 인지탐색 지능의 현실화 및 최신화를 위해서 최신 기술을 선도중인 학계를 대상으로 기술/연구 교류를 통한 연구성과를 구축하고 홍보
- 지능형 사물인터넷 분야, 스마트팩토리, 스마트로봇, 인공지능, 재난환경 분야의 주요 학회 및 전시회 참여를 통한 연구성과 홍보
- 분산협업지능 원천 기술 관련 연구성과 언론 홍보
• 분산협업지능 기술의 이론적 성과물을 활용하여 기술성을 홍보하고 응용 기술 시연을 통해서 산업체를 대상으로 기술성과 설명회 개최를 통한 2단계 공동 연구 개발 수요 기업 생성 및 확산
ㅇ 성과활용 계획
- (기술적) 인공지능 기술 분야의 차세대 패러다임 사물지능 기술 선도
• 본 과제에서 개발된 분산지능은 지능 개체간의 의견 공유, 교환, 합의를 수행하여, 마치 인간이 통계적·논의적 합의로 더 나은 결과를 도출하듯이 합리적인 의사결정을 수행하는 방식으로 기술적 원천성을 제공
• 이는 현재의 인식과 최적화의 인공지능 방식을 뛰어 넘는 새로운 사물지능 패러다임을 제시할 것이며, 사피엔스의 협업 지능을 해킹하는 차세대 인공지능 기술을 선도할 것으로 기대됨
- (사회문제해결) 재난안전, 국방 등 공공 IoT분야의 문제해결을 위한 필수적 임무 수행(mission-critical) 응용과 스마트 제조와 같은 산업응용에 우선 적용되어 안심사회 구현이라는 국정전략 수행과 4차 산업혁명의 핵심 분야에 활용
• ICT 인프라가 붕괴되거나 인간의 탐색이 쉽지 않은 재난현장에서, 소방관에게 자율적으로 탐색활동을 제공하여, 위험한 구조탐색 프로토콜의 지휘 결정권을 가진 인간의 의사 결정을 보좌하는 데 활용 기대
향후 과제 수행계획
ㅇ 다음 연도(2023년) 연구개발계획
1) 연구개발 목표 및 내용
- 최종 목표
• 사물인터넷 기반 초연결 환경에서 공간에 주어진 미션을 인지하고, 지능사물 간 협력을 통해 자율 서비스를 제공하는 지능형 사물 분산 협업 원천기술 및 다양한 미래 응용서비스를 최적 수용할 수 있도록 동적으로 프로그래밍 가능한 데이터 중심 네트워크 운영체제 핵심기술 확보
- 세부 목표
• 지식을 공유하고 협업이 가능한 분산 지능사물 핵심 인프라 SW
• 모방학습, 강화학습, 실세계학습기반 인간독립 인지지능/복잡미션 작업지능/실세계환경 협업 행동지능 기술 개발
• 대규모 사물-사람-공간 복잡 적응계 초연결 지능 공간 분산지능 응용 (제조, 재난안전) 개발
• 서비스 프로그래머블 네트워킹 콘트롤러/노드 개발 및 서비스 설계
- 연구개발 목표
2) 국내외 분야 환경변화
- OpenAI, DeepMind, BAIR 등의 최고연구기관에서 사물지능 기술 확보를 위한 실세계 연동 강화학습 연구가 진행되고 있어, 본 과제의 원천성과 진보성은 확보되고 있다고 평가됨
- 심층 강화학습은 환경 정의와 리워드 설계에 따라서 학습에 의한 모델 성능 최적화와 관련된 연구가 초기 상황으로 보다 집중적인 연구투자와 공동연구기관 등 참여기관과의 협업이 중요함
- 다수의 에이전트가 동일한 목표를 위해 최선의 동작을 선택하는 멀티 에이전트 환경을 고려한 연구 추진은 매우 선진적으로 우수한 연구 성과를 실현할 수 있을 것으로 예상됨
- 사물에 지능을 탑재하는 사례는 증가하고 있으나, 사물이 스스로 업무를 파악하고 관련 동작을 실행하는 자율도에 대한 연구는 미진한 편으로, 연구수행 방향성을 자율도 증대를 목표로 설정
- 네트워크 인프라에 대한 프로그래머블 네트워킹 기술인 세그먼트 라우팅 기술로 IPv6 기반의 SRv6의 상용 도입 확대
· 세그먼트 라우팅은 소스라우팅 기반으로 프로그래머블 네트워킹을 구현하는 대표 기술로서 MPLS기반의 SR-MPLS가 먼저 도입되었으나, IPv6 기반의 SRv6가 매우 빠른 표준화 속도와 산업체 도입이 확산되고 있음
· 2019~2022 기간동안 SRv6을 도입한 기관은 SoftBank, Rakuten, Alibaba, China Telecom, China Bank, Bell Canada, China Unicom, Line 등으로 빠른 속도로 기술 도입이 확산되고 있음
· Alibaba는 ”예측가능한 네트워크“을 지향하면서 SRv6를 전사적으로 적용하고 있음
- IPv6 단말 및 IPv6 서비스, IPv6 망 도입 확대
· IPv4 주소의 고갈로 IPv6 도입이 점차 확대되어, 2022년 4월 구글 리포트에 의하면, 전세계 인터넷 유저의 34~38%가 IPv6 사용이 가능한 상태임
· 특히 이동통신망은 신규 단말에 할당할 IPv4 주소 부족으로 신규 4G/5G 망에서 IPv6를 기본으로 사용하고 있음
3) 연구개발 추진전략
- 2단계에는 1단계 핵심요소 기술을 고도화하며, 미국 NIST에서 정의한 무인시스템의 자율도 레벨 8 수준, 즉 인간의 개입 없이 동작하는 자율 시스템을 통해 산업화의 가능성을 검증할 예정임
- 과제 수행의 효율성과 집중을 위해서 2단계에서는 세세부과제를 아래와 같이 분산지능 핵심원천 개발, 자율제조 핵심기술 개발, 자율재난 구조 핵심기술 개발로 분할하여 병렬 수행하고자 함
- 또한, 분산 협업을 네트워크 전 영역으로 확장을 위하여 네트워크 인프라에 대한 데이터 중심 네트워킹 운영체제 핵심 기술 개발을 추가함
4) 연구개발 일정 및 기대 성과
- 연구개발 일정
- 기대 성과
• 과제 최종년도에는 다음의 기술을 확보하여 성과 확산을 추진
주요 기술
온디바이스 지능정보 처리 핵심 기술
클라우드-디바이스 지능 전송 핵심 기술
멀티 태스크 멀티 에이전트 협업 학습 핵심 기술
다중로봇 자율 협업 작업 지능 핵심 기술
도메인 환경 고려 병렬 강화학습 원천기술
자율 시스템의 자율도 측정 프레임워크 원천기술
성과 확산 대상 분야
■ 스마트팩토리 작업 공정 최적화 서비스
■ 스마트팩로리 다품종 유연생산 관리 시스템
■ 스마트 물류 운송계획 최적화 시스템
■ 스마트시티 자원 관리 시스템
■ 재난 대응 안전망 구축 운영 시스템
■ 재난 대응 자율 운영 소방 드론 시스템
5) 다음 연차 연구개발비 사용계획
(출처 : 요약문 2p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 요약문 ... 2
- 목차 ... 12
- 1 과제 개요 ... 13
- 1. 과제 수행계획 ... 13
- 2. 현황 및 접근방법 ... 30
- 2 과제목표 및 수행과정 ... 75
- 1. 과제목표 ... 75
- 2. 과제 연차별 수행과정 및 내용 ... 76
- 3. 과제 수행기간 추진체계 및 방법 ... 91
- 3 과제 수행결과 및 목표달성도 ... 97
- 1. 과제 수행결과 ... 97
- 2. 목표달성도 ... 105
- 4 관련 분야에 대한 기여 ... 106
- 가. 과학적·기술적·경제적·사회적 파급효과 ... 106
- 나. 후속 과제에 도움을 줄 수 있는 연구 결과 ... 108
- 5 성과관리 및 활용계획 ... 109
- 가. 성과관리 현황 ... 109
- 나. 성과활용 계획 ... 109
- 6 향후 과제 수행계획 ... 112
- 가. 과제 목표 및 내용 ... 112
- 나. 국내외 관련 분야 환경변화 ... 112
- 다. 과제수행 추진전략 ... 113
- 라. 과제수행 일정 및 기대 성과 ... 114
- 마. 차년도 연구개발비 사용계획 ... 117
- 바. 사업화 추진 계획 ... 118
- 사. 연구개발 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 119
- 7 연구개발비 사용실적 ... 122
- 8 중요 연구변경 사항 ... 123
- 끝페이지 ... 124
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