초록 ▼

□ 연구 목표 및 내용
◎ 최종 목표
- 본 연구는 뇌에서 외부로부터의 여러 감각 정보를 특정 감각 도메인에 국한되어 처리하는 것이 아니라 융합적이고 자율적으로 이를 인지하여 처리할 수 있는 뇌의 자율 다중 감각 정보처리 원리에 기반한 스파이크 신경망을 개발하고, 스파이크 신경망이 자기 스스로 지도학습을 통해 정보 도메인을 확장할 수 있는 자가지도 학습 기술을 개발함으로써 기존 인공 지능의 한계를 뛰어넘는 고도 지능을 바탕으로 복합 정보를 효율적으로 처리하는 차세대 뇌 모사 인공지능 기술 개발을 목표로 함

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□ 연구 목표 및 내용
◎ 최종 목표
- 본 연구는 뇌에서 외부로부터의 여러 감각 정보를 특정 감각 도메인에 국한되어 처리하는 것이 아니라 융합적이고 자율적으로 이를 인지하여 처리할 수 있는 뇌의 자율 다중 감각 정보처리 원리에 기반한 스파이크 신경망을 개발하고, 스파이크 신경망이 자기 스스로 지도학습을 통해 정보 도메인을 확장할 수 있는 자가지도 학습 기술을 개발함으로써 기존 인공 지능의 한계를 뛰어넘는 고도 지능을 바탕으로 복합 정보를 효율적으로 처리하는 차세대 뇌 모사 인공지능 기술 개발을 목표로 함

◎ 전체 내용
- 본 연구는 뇌 다중감각 정보처리 원리를 기반으로 하는 스파이크 신경망 모델을 개발하고, 뇌의 자율적 다중감각 학습원리기반의 자가 지도 학습 기술 개발을 통해 능동적 다중 감각 자율 인지 기술을 개발하고자 하는 과제로써, 다음의 연구 내용을 포함하고 있음
- 첫 번째로, 생물학적 뇌의 정보처리 원리를 기반으로 한 신경세포 모델을 구축하고 해당 모델의 특성을 검증함. 두 번째로, 시각과 청각 피질에서 나타나는 신경세포의 작동 특성을 고려하여 생물학적 다중 감각 통합 신경망 모델을 개발하고 해당 모델의 정보전달 특성을 분석함. 마지막으로 이러한 생물학적 정보처리 원리와 신경망 구조를 바탕으로하는 자가지도 학습 스파이킹 신경망 모델을 구축함
- 따라서 1단계에서는 생물학적 뇌 정보처리원리를 파악하고 신경망 구조를 파악하는 한편, 이를 바탕으로하는 신경망 모델 개발에 중점을 두고 다중 감각 전기생리학 실험 및 모델 개발의 연구를 수행하고, 2단계에서는 해당 모델을 바탕으로 다중 감각 자극에 대해 자가 지도 학습이 가능한 학습 모델을 개발하는 연구를 수행함으로써, 차세대 뇌 모사 인공지능 기술 개발을 완료함

◎ 1단계
● 연구 목표
뇌 감각 피질의 전기 신호를 동시에 측정하여 다중 감각에 따른 뇌 신경망 정보처리원리를 규명하고 이에 사용되는 다중 감각 통합 신경망 구조를 파악하여, 이를 바탕으로 하는 신경망 모델을 개발하는 것을 목표함

● 연구 내용
■ 1단계:
○ 1차년도: 뇌의 생물학적 다중 감각 인지 메커니즘의 이해
- 뇌 감각 피질의 동시 전기 신호 측정 및 다중 감각에 따른 뇌 신경망 활성 변화 연구
- 뇌 신경망 활성 데이터 분석을 통한 다중 감각 정도 통합 신경망 경로 분석 연구
○ 2차년도: 뇌 다중 감각 인지 신경세포 및 신경회로 모사 스파이크 신경망 모델 개발
- 실험 데이터 기반의 뇌 다중 감각 영역 신경세포 모델 개발
- 신경세포 모델간 연결을 통한 실험을 통해 획득한 신경회로 기반의 스파이크 신경망 모델 개발
○ 3차년도: 뇌모사 스파이크 신경망을 이용한 다중 감각 인지 기술 개발
- 스파이크 신경망 모델에서의 개별 감각 정보의 스파이크 인코딩/디코딩
- 다중 감각 정보에 대한 융합형 자극의 인코딩/디코딩을 통한 다중 감각 정보 인지 기술 개발

◎ 2단계
● 연구 목표
생물학적 뇌에서의 정보처리 원리 및 신경망 구조를 모델링한 스파이크 신경망에서 다중 감각 정보를 학습하기 위한 학습 모델을 구축하고, 이를 이용한 뇌모사 자가 지도 학습 모델을 개발함으로써 학습되지 않은 다중 감각 도메인에 대해 능동적으로 인지할 수 있는 기술을 개발하는 것을 목표함

● 연구 내용
■ 2단계:
○ 4차년도: 스파이크 신경망에서의 뇌모사 자가 지도 학습 기술 개발
- 뇌에서의 다중 감각 인지 과정에서 일어나는 뇌 신경망 변화 및 정보 전달 신경회로 변화 규명
- 생물학적 뇌 신경망 내 시냅스 가소성에 의한 스파이크 신경망 학습 모델 개발
○ 5차년도: 다중 감각에 대한 자가 지도 학습 기술 개발을 통한 능동적 다중 감각 인지 스파이크 신경망 기술 개발
- 다중 감각 정보의 학습을 통한 스파이크 신경망에서의 내재적 정보 분류 형성 및 정보에 대한 신경세포간 연합(Associative) 클러스터 형성 확인
- 스파이크 신경망 내 정보 클러스터 변화 및 융합을 유도할 수 있는 통한 다중감각에 대한 자가 지도 학습 기술 개발 및 검증

□ 연구성과
○ 본 연구진은 1단계 연구를 통해 다중감각의 통합 처리에 필요한 생물학적 뇌 신경망의 정보처리 원리 및 기능적 신경망 구조를 획득하였으며, 이를 바탕으로 하는 스파이킹 신경망 모델을 개발하여 생물학적 정보처리 원리에 기반한 다중감각 통합 처리 모델을 구축하여 관련 학술대회 및 특허 출원 등의 정량적 성과를 얻었음
○ 이와 관련하여 다중 감각을 인지하는 신경활동 동시 측정 패러다임 구축, 생물학적 뇌 영역별 통합 감각에 의한 신경활동 변화 분석, 다중 감각 자극에 따라 활성화되는 생물학적 신경망 구조 규명 등의 정성적 성과를 얻었음
○ 2단계에서는 1단계 연구를 통해 도출된 여러 뇌 정보처리 원리를 바탕으로 다음의 정성적 성과를 도출할 것임
- 생물학적 뇌 신경정보처리 원리를 바탕으로한 신경세포 및 신경망 모델 구축
- 스파이킹 신경망 모델에서의 신경망 구조에 따른 다중감각 신경정보 전달 규명
- 시각/청각 피질 내 신경세포의 정보처리 원리를 바탕으로한 다중 감각 정보의 인공지능 모델 도출
- 자가 학습 및 비학습 도메인에 대한 정보 이전 성능 검증
○ 이를 바탕으로 학술대회, 특허 및 논문 게재 등의 정량적 성과를 도출할 것임

□ 연구성과의 활용 계획 및 기대효과
- 다중감각 정보의 통합적 이해를 바탕으로한 고도 인공지능 기술의 학술적 기반 구축
- 급박하게 변화하는 외부 환경을 다각도에서 효율적으로 판단해야하는 재난, 탐사, 의료 등에 대한 효율적 정보처리 기술로의 활용
- 특정 정보 도메인에 국한되지않고 자가 도메인 확장이 가능한 정보처리 기술 개발을 통한 유사 문제 해결을 위한 불필요한 사회적 비용 없이 폭넓게 응용가능한 범용 솔루션을 제공
- 고도 지능을 탑재할 수 있는 인공지능 기술의 개발을 통해 제4차 산업혁명을 선도할 수 있는 원천지식을 확보
- 감각정보의 유기적 처리를 위한 뇌 정보처리 원리의 이해 증대를 통한 감각 장애 뇌 신경질환 등의 치료기술개발 등에 활용

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 2. 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1단계 주요 연구 수행 과정 ... 5
• 2) 1단계 세부 연구 수행 과정 ... 5
• 3. 연구과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
• 1) 연구수행 결과 ... 7
• 2) 목표 달성 수준 ... 12
• 4. 연구성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 13
• 5. 연구성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 다음 단계 연구계획 ... 13
• 1) 연구 목표 및 내용 ... 13
• 2) 연구 추진전략 ... 14
• 3) 연구 추진일정 및 기대성과 ... 15
• 4) 다음 단계 연구비 사용계획 ... 15
• 5) 연구 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 15
• 끝페이지 ... 25