보고서 정보
주관연구기관 |
한국전자통신연구원 Electronics and Telecommunications Research Institute |
연구책임자 |
송화전
|
참여연구자 |
윤찬현
,
윤성로
,
황민철
,
정호영
,
이종환
,
배창석
,
조성배
,
안소현
,
홍윤기
,
박덕근
|
보고서유형 | 연차보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2023-12 |
과제시작연도 |
2023 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 |
한국전자통신연구원 Electronics and Telecommunications Research Institute |
등록번호 |
TRKO202400004867 |
과제고유번호 |
1711201100 |
사업명 |
한국전자통신연구원연구운영비지원(주요사업비) |
DB 구축일자 |
2024-07-31
|
키워드 |
자율성장.휴먼이해.대화형 인공지능.자가적응.복합인공지능.Self-Improving AI.Human understanding AI.Conversational AI.Self-adaptive AI.Integrated Intelligence.
|
초록
▼
□ 과제수행 목표 및 내용
◎ 최종 목표
ㅇ 세계최초 자율성장이 가능하며 인간-기계간 자연스러운 교감이 가능한 인간두뇌 모사형 conversational AI 원천기술 및 상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 확보
◎ 전체 내용
ㅇ 자율성장 휴먼증강 인지컴퓨팅 원천기술 개발
ㅇ Conversational AI 공통 핵심기술 개발
ㅇ 상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 개발
◎ 1단계
● 목표
ㅇ 뉴럴 메모리모델 기반 복합 지식 학습기술
□ 과제수행 목표 및 내용
◎ 최종 목표
ㅇ 세계최초 자율성장이 가능하며 인간-기계간 자연스러운 교감이 가능한 인간두뇌 모사형 conversational AI 원천기술 및 상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 확보
◎ 전체 내용
ㅇ 자율성장 휴먼증강 인지컴퓨팅 원천기술 개발
ㅇ Conversational AI 공통 핵심기술 개발
ㅇ 상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 개발
◎ 1단계
● 목표
ㅇ 뉴럴 메모리모델 기반 복합 지식 학습기술 개발
● 내용
ㅇ 지식 자율성장형 복합인공지능 핵심 요소 기술 개발
◎ 2단계
● 목표
ㅇ 인터랙션 기반 지식성장형 복합지능
● 내용
ㅇ 인터랙션 기반 지식 자율성장형 복합인공지능 핵심 요소 기술 고도화
◎ 3단계
● 목표
ㅇ 복합 컨텍스트 이해 기반 교감형 AI 개발
● 내용
ㅇ 자율성장 교감형 에이전트 통합 검증용 프로토타입 시스템 개발
◎ 당해 연도
● 목표
ㅇ 자율성장 휴먼증강 인지컴퓨팅 핵심기술 고도화
ㅇ Conversational AI 공통 핵심기술 고도화
ㅇ 상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 고도화
● 내용
ㅇ 자율성장 휴먼증강 인지컴퓨팅 핵심기술 고도화
- 인터랙티브 자율성장 기술 개발(II)
- 자율성장 기억 지식베이스 모델링 기술 개발
- 복합정보 기반 경험상황 학습 및 추론 기술 고도화
- 성능검증용 프로토타입 v2.0 개발
ㅇ Conversational AI 공통 핵심기술 고도화
- Deep Conversational End-to-End 자동통역 고도화
- 언어확장이 용이한 다국어 음성인식 고도화
- 음성‧언어 복합지능 고도화
ㅇ 상황변화에 자율 대처하는 자가적응형 인공지능 원천기술 고도화
- 상황변화에 대처하는 그래프 모델(graphical model) 기반 자가적응형 인공지능 원천기술 핵심엔진(CybreBrain) 고도화
- 의료데이터의 희소성·이질성·파편화·비공유 특성에 대한 자가적응형 정밀의료 분석도구(CybreDX) 고도화
□ 과제 수행과정 및 내용
ㅇ 과제 수행과정
◇ 현재 인공지능 기술 상황
• 거대 기업들의 인공지능 기술 독점화가 심화됨
- 방대한 빅데이터 독점, 자본기반 거대 사전모델 학습 및 관련 시장 독점예상
• 향후 인공지능 경쟁력의 핵심이 될 차세대 인공지능 연구과제가 시작된 시점임(2022.4 부터)
• 현재 인공지능 스피커 기반 단순서비스가 주류이나 메타버스 등 다양한 서비스 플랫폼이 대두됨
• 현재 인공지능 시스템이 빅데이터를 기반하여 What(암기)문제를 해결하는데 집중함
◇ 본 과제 중요성 및 핵심기술 개발 수행과정
• 방대한 빅데이터 기반 AI 기술뿐만 아니라 시간에 따라 변하는 소규모 복합모달 데이터 및 데이터 자동증강에 효율적인 인공지능 학습 알고리즘을 포함한 차세대 인공지능 핵심기술 개발을 목표로 기획되어 2017년부터 수행되고 있음
• 메타버스 플랫폼 등 서비스 장벽이 허물어짐에 따라 국적 및 사용언어에 제약없는 사람간 소통이 더욱더 중요해짐
• 자율성장형 복합인공지능은 What(암기)뿐만 아니라 How(경험) 및 Why(이해, 설명, 교감)를 해결하는 것에 집중함 → 인간처럼 배우고, 인간을 이해하고 교감하는 기술
ㅇ 과제 수행내용
- 주의 집중 기반의 전역/로컬 가중치 및 위치 인지 기술로 의미 청크 마스킹을 통한 사전학습 언어모델 기술 개발
- 소규모 그룹에 대한 전략을 학습하여 미지의 태스크 수행이 가능한 메타학습 기반 지식 성장 기술 개발
- 양수의 하위 보상이 높은 상태와 행동을 우선적 탐색하는 효율적 에이전트 협업 기술 개발
- 생성 모델 기반의 불균형 시각 속성 인식 기술과 주의 집중 기반의 텍스트 상호 참조 해결 융합 기술 고도화
- 차원 확장 프레임워크로 기존 지식을 유지하고 점진적 지식을 반영하는 지식베이스 연속 성장 기술 개발
- 인터랙티브 지식 기반 복합모달 지식베이스 성장 기술 개발과 절차기억 생성/수정을 위한 지식베이스 모델링
- 복합정보 기반 경험상황 학습 및 추론 기술 고도화
. 실생활 환경 적용을 위한 기본행동 인식 기술 고도화, 복합정보 기반 경험 속성 추출 및 행동 인식 모델링
. 경험 데이터 관리 및 분석 프로토타입 시스템 v2.0 개발
- 감성지능 수준 기반 심혈관 반응 및 미주신경 반응 유효변수 최적화를 통한 감성인식 AI 모델 개발
- 라이프로그 그래프 분할기반 그래프 컨볼루션 신경망 고도화 및 추천 알고리즘 개발
- 라이프로그 데이터 증거 기반 수면장애 의사결정지원 임상 실험 프로세스 구축 및 임상데이터 수집
- Zero UI Conversational End-to-End 자동통역 기술 및 다국어 확장이 용이한 음성인식 기술 개발
- 희소언어의 학습데이터 부족문제 해결을 위해 언어간의 유사성을 이용한 비지도 학습 방식 개발 및 거대LM 융합한 음성인식 성능개선 가능성 확인
- 국내 최대 다국어 음성인식(40여개 언어) 및 통역기술(13개 언어) 확보 및 세계최초 ZeroUI 자동통역 관련 Audio-visual 핵심기술 확보 및 우수특허 확보
- 점진적 학습 알고리즘(SAIL) 고도화 및 다수 병원의 의료 빅데이터 활용 검증
- 브레인 네트워크 특성을 반영한 Reservoir Computing 모델 도출
- Tabular Data에 대한 Continual Learning 모델 및 생성 모델(TabGFN) 연구
- 시계열 데이터의 Heterogeneous 이벤트 시퀀스에 대한 예측 모델 개발
- CybreDX 개인정보보호를 위한 TabGFN 기반 의료데이터 생성 모듈 개발
- CybreDX의 호흡음 기반 질병 진단 관련 전주기 시스템 개발 및 ETRI AI 나눔 “기술체험” 서비스
□ 과제 수행결과 및 목표달성도
ㅇ 과제 수행결과
ㅇ 과제 수행 목표달성도
가. 과제 수행 목표달성도 (기술개발 성과지표)
나. 공통지표
□ 관련 분야에 대한 기여
ㅇ 관련 분야 과학적·기술적·경제적·사회적 기여
◇ 과학적
• 해마의 승계 표상, 대뇌 피질의 계층적 구조, 기억의 희소 분포 표현, 행위-지각 순환 학습을 모방한 두뇌 모사형 인공지능 원천 기술 개발 기여
- SCIE 2.65편, 국내저널 1편, 국제학술대회 3.25편, 국내학술대회 5.25편
• 복합정보 기반 경험 학습 및 추론 기술 고도화를 통해 실생활 적용이 가능한 데이터 수집 기술 분야, 라이프로그 생활패턴 추출 및 감성지능 평가 모델의 성능 저하 문제 해결에 기여
- SCIE 논문 3.0편, 국내학술지 1.5편, 국내외학술대회 5.9편(국제우수학술대회 1.4편 포함)
• 희소언어의 학습데이터 부족문제 해결을 위해 언어간의 유사성을 이용한 비지도 학습 방식 개발 및 거대LM 융합한 음성인식 성능개선 가능성 확인 (비지도학습 기반 기술을 통해 40여개 언어로 확장)
• 자가적응형 점진적 학습 기술(SAIL)인 RAIL 알고리즘을 데이터 공유가 되지 않는 실제의 병원 세 곳에 적용하여 기존 점진적 학습 모델 대비 우수한 성능 검증
• 브레인 네트워크의 모듈 구조의 특성을 반영한 새로운 Reservoir Computing 모델 도출
• Tabular 데이터에 대한 연속학습 및 개인정보보호를 위한 생성모델 도출
◇ 기술적
• 제로샷/연속학습이 가능한 복합모달 인터랙션 및 지식 그래프 실시간 통합형 인공지능 패션 코디네이터를 개발하여 데이터 의존형 딥러닝의 한계를 극복
• 4차 챌린지 개최를 통해 패션 코디 데이터셋과 베이스라인을 확장 공개함으로써 자율성장 인공지능 기술의 대중화에 기여
- 국제특허출원 3건, 국제특허등록 2건, 국내출원특허 6.7건, 국내등록특허 5건, 국제학술대회 2.7편, 국내학술대회 1편
• 복합정보 기반 경험 속성 추출 및 고수준 행동 인식 핵심기술 확보
- 국제출원특허(2건), 국내출원특허(3건), 국내특허등록(3건)
• 국내 최대 다국어 음성인식(40여개 언어) 및 통역기술(13개 언어) 확보
• 세계최초 ZeroUI 자동통역 관련 Audio-visual 핵심기술 확보 및 국내외특허 3건 확보
• 새로운 데이터가 지속적으로 유입되면서 동시에 변수들이 역동적으로 변하는 상황에서 기존 SOTA 기술 대비 더 강건하고 획득을 더욱 잘 보존하는 점진적 학습 알고리즘(SAIL)의 실제 데이터 응용
◇ 경제적
• 다국어 Conversational 음성인식은 AI스피커, AI콜센터, 키오스크, 로봇, 자율주행차 등 기본 인터페이스로 채택가능성이 높아 경제적 파급효과가 매우 큼
• 한국어 위주 사업화에서 다국어 음성인식 및 자동통역으로 사업화 확대(기술이전 2.03억)
◇ 사회적
• 국내거주 외국인 증가로 민원, 사법 수요 증가따라 공공기관에서 언어장벽 애로
• 관광안내통역, 무역통역, 학술통역, 경찰통역 등 시연/실증/시범서비스 실시 (서울교통공사 명동역 자동통역 시범서비스 실시. 내년에 6개 지역으로 확대 예정)
• 호흡 임상의 정밀진단 사전 검증 보조로 CybreDX 활용(충남의대 응급의학과 실증 사용)
• CybreDX의 기술체험 서비스를 통해 대중의 참여 유도
ㅇ 후속 과제에 도움을 줄 수 있는 연구 결과
- 신속하게 협업이 가능한 자율성장 기술은 스스로 동기를 부여하고 공감 행동과 시너지 학습법의 신속 도출에 기반한 집단 지성 인공지능 분야에 활용이 가능함
- 경험 데이터 관리 및 분석 프로토타입 시스템 및 행동/감정 인식 기술은 인지적/신체적 건강을 지키는 디지털 헬스케어, 디지털치료제 분야에서 데이터 수집 및 분석 플랫폼으로 활용이 가능함
□ 성과관리 및 활용계획
ㅇ 성과관리 현황 (예시) ※ 연구데이터 관리계획(DMP : Data Management Plan) 참고
- (연구데이터 수집 생산) 우선 패션 아이템의 메타데이터 및 학습/평가 대화 데이터셋 구축을 위한 툴킷을 제작하고, 패션 및 자연어처리 전문가를 활용하여 데이터셋 구축하며, 본 과제에서 개발한 자율성장 인공지능 기술을 적용하여 데이터셋 검증
- 연구계획서, 연구대상자 모집 공고문 및 설명문 작성 후 생명윤리위원회(IRB) 승인 획득, 연구대상자 모집 후 스마트폰앱을 이용한 실험기간내 일상생활 데이터 수집 등
- (연구데이터 저장 및 보존) 데이터셋 구축 과정에서 2주 단위로 서버와 외부 하드디스크에 저장하고 최종 데이터셋은 복수의 과제 서버에 보존
- 연구대상자로부터 수집된 행동반응과 생리반응 신호를 포함한 센서 및 모바일 디바이스의 사용자 데이터는 개인식별이 불가능하도록 나이와 성별만 기록하고 일련번호로만 구분하도록 함
- (데이터 공동활용) 데이터셋 구축이 완료되는 시점에, 웹사이트(https://fashion-how.org/)를 통해 다운로드
- 한국어 멀티모달 감정 데이터셋(KEMDy19, KEMDy20), 라이프로그 데이터셋(2020-2018)을 “ETRI 나눔AI” 포털에 공개하여 연구 목적으로 활용하도록 함
ㅇ 성과활용 계획
- (기술적) 인간과의 상호 작용을 통해 지식을 학습하여 성장하고 예측 및 추론을 수행하는 자율성장 인공지능 에이전트 기술은 지식의 지속적 축적 및 창의적 해석을 요구하는 대화형 고품질 전문 지식 상담 서비스 시장에 응용
- 경험 데이터 관리 및 분석 프로토타입 시스템을 수면장애 임상 연구에 활용하여 일상 중 마음과 신체 건강 관리를 위한 서비스의 기술적 문제를 해결하고 확장하는데 활용
- 국내 최대 다국어 음성인식(40여개 언어) 및 통역기술(13개 언어) 확보를 통해 글로벌 기업과 기술적 경쟁 가능
- 자가적응형 점진적 학습 알고리즘 SAIL을 통해 데이터 공유가 어려운 일반적 학습 환경하에서 우수 성능 확보를 통해 AI 기술발전 견인
- (사회문제해결) 저소득층에서 의료, 법률, 금융, 교육 등 전문 지식이 요구되는 분야에서 비용 부담에 따른 사회적 정보 불균등 현상이 존재하는데 이를 완화하는데 활용
- 신체와 정신 건강 유지와 적시 알림을 통해 삶의 질을 향상시키고, 감성지능이 낮은 사람들의 감성 지능을 향상시켜 더 건강한 사회활동을 하는데 기여
- 국내거주 외국인 증가로 민원, 사법 수요 증가따라 공공기관에서 언어장벽 애로 해소를 위한 관광 안내통역, 무역통역, 학술통역, 경찰통역 등에 활용
- 자가적응형 점진적 학습 알고리즘 SAIL을 공유 불가능한 다수 데이터셋에 적용함으로써 개인정보 침해 여지가 있거나 높은 보안이 요구되는 분야에서도 우수 성능 확보
- (확보된 기술의 사업화 전략) 향후 자율성장과 휴먼이해 에이전트의 통합 프로토타입을 개발하고 멀티 모달 로봇 분야에서 테스트를 수행함으로써 사업 종료시 사업화를 위한 최적화 기술을 확보함
- 일상생활에서 라이프로그 데이터를 수집하고 분석하는 시스템과 이에 기반한 행동/감정 인식 기술은 인지적/신체적 건강을 지키는 디지털 헬스케어, 디지털치료제 분야에 기반 기술로 활용 가능
- 다국어 Conversational 음성인식은 AI스피커, AI콜센터, 키오스크, 로봇, 자율주행차 등 기본 인터페이스로 채택가능성이 높아 경제적 파급효과가 매우 큼
- 자가적응형 점진적 학습 기술을 의료 데이터에 적용하여 의료 빅데이터 관련 업체에 기술 라이센싱을 통해 병원 및 의료기관에서 활용 가능
□ 향후 과제 수행계획
ㅇ 다음 연도 연구개발계획
1) 연구개발 목표 및 내용
- 자율성장 교감형 에이전트 통합 검증 시스템 구현
- 다중 경험 기반 자율성장 기술 개발(I)
- 경험학습 기반 감정/행동 예측 기술 개발(I)
- 자율성장 교감형 에이전트 프로토타입 v0.5 구현
2) 국내외 분야 환경변화 (해당시 작성)
- 다중 인공지능 협업 기술을 활용하여 자율주행, 지능형 로봇, 스마트팩토리 등 제조업 융합 분야에서 글로벌 산업 간의 치열한 주도권 경쟁이 벌어지고 있음
- 라이프로그 데이터를 활용한 AI 연구가 활발해지고 있으며, 과거 데이터로부터 예측하거나 데이터 사이 관계성을 찾는 기술에 대한 요구가 커지고 있음
- 국내 유입하는 외국인이 대폭 증가함에 따라 언어소통을 위한 자동통번역 필요성이 커지고 있음
3) 연구개발 추진전략
- 에이전트 간 협업으로 인간의 개입 없이 스스로 개인 맞춤형 행동 추천 지식을 성장시키는 교감형 자율지식 성장 연구를 수행하고 멀티모달 교감형 로봇에 적용하여 검증
- 휴먼이해 원천기술 개발 후 실증에 적용하여 라이프로그 데이터의 품질을 높이고 다시 원천기술을 고도화하는 선순환 전략으로 연구 추진
- 서울경제진흥원, 관세청 등 통번역 서비스를 현장에 적용하기 위한 노력을 병행 노력
4) 연구개발 일정 및 기대 성과
- 당해년도 연구개발비 사용 현황 기준으로 에이전트 간 협업 기술 개발 전략에 맞추어 세부 비목별 예산 편성 예정
- 자율성장 및 휴먼이해 에이전트 요소기술을 통합한 자율성장 교감형 인공지능 통합 검증 시스템 v0.5 개발 (BIG사업)
- 40여개 다국어 음성인식 기술 확보 및 현장에 적용하기 위한 통합모델 개발 추진
5) 다음 연차 연구개발비 사용계획
- 당해연도 연구개발비 사용현황을 기준으로 하되 정부의 연구비 조정안을 반영하여, 원천기술 고도화, 통합 검증 시스템 개발에 중점을 맞추어 세부 비목별 예산 편성예정
6) 사업화 추진 계획 (해당시 작성)
- 서울교통공사 명동지역 자동통역 서비스 사업화 추진
(출처 : 요약문 2p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 요약문 ... 2
- 목차 ... 7
- 1. 과제 개요 ... 8
- 1. 과제 수행계획 ... 8
- 2. 현황 및 접근방법 ... 19
- 2. 과제목표 및 수행과정 ... 34
- 1. 과제목표 ... 34
- 2. 과제 연차별 수행과정 및 내용 ... 34
- 3. 과제수행기간 추진체계 및 방법 ... 37
- 3. 과제 수행결과 및 목표달성도 ... 43
- 1. 과제 수행결과 ... 43
- 2. 목표달성도 ... 55
- 3. 목표 미달 시 원인분석 ... 55
- 4. 관련 분야에 대한 기여 ... 57
- 가. 과학적·기술적·경제적·사회적 파급효과 ... 57
- 나. 후속 과제에 도움을 줄 수 있는 연구 결과 ... 58
- 5. 성과관리 및 활용계획 ... 59
- 가. 성과관리 현황 ... 59
- 나. 성과활용 계획 ... 60
- 6. 향후 과제 수행계획 ... 61
- 가. 과제 목표 및 내용 ... 61
- 나. 국내외 관련 분야 환경변화 ... 61
- 다. 과제수행 추진전략 ... 61
- 라. 과제수행 일정 및 기대 성과 ... 61
- 마. 다음 단계 연구개발비 사용계획 ... 62
- 바. 사업화 추진 계획 ... 62
- 사. 연구개발 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 62
- 7. 연구개발비 사용실적 ... 63
- 8. 중요 연구변경 사항 ... 63
- 끝페이지 ... 64
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