Symbolic Approach 기반 인간모사형 자가학습 지능 원천 기술 개발

(Development of Core Technology for Human-like Self-taught Learning based on a Symbolic Approach)


인간의 학습 메커니즘을 모사하여 스스로 지식을 학습 및 이해할 수 있는 Symbolic Approach 기반의 지능 원천기술 개발



QA 시스템에서는 인간이 오랜 기간 방대한 양을 이해하고 습득하는 것 이상의 지식을 단기간 내에
학습하고 활용해야 함 (자가학습 및 이해)
다양한 QA를 위해서는 서술적 지식, 개념적 지식, 절차적 지식, 문제 해결 지식등 다양한 형태의 지식이
요구됨
본 세부 연구는 인간의 학습 메커니즘을 모사하여 스스로 지식을 학습 및 이해할 수 있는 Symbolic Approach 기반의 지능 원천 기술을 연구 및 개발함

     자연언어로 표현된 지식과 시각적으로 표현된 지식을 이해하여 학습

     분절된 단위 지식 습득 후 연계와 증강 과정을 거쳐 새로운 지식을 학습

     학습된 지식의 일반화 및 추상화 과정을 거쳐 새로운 지식을 이해하고 축적

본 세부 연구는 고난이도 지식 이해, 지식의 연계 및 융합, 대규모 자원 기반 지식 이해, 인간모사형 자가
학습을 통해 고난이도 지식의 이해/습득과 자가학습이 가능한 외뇌를 실현하고자 함

     인간의 능력을 능가하는 방대한 양의 지식을 처리하고 학습

     기호 체계(Symbol System)를 활용한 지식 이해 접근방법으로 차세대 QA 기술 연구

인간의 능력을 능가하는 방대한 양의 지식을 처리하고 학습

기호 체계(Symbol System)를 활용한 지식 이해 접근방법으로 차세대 QA 기술 연구



개념그래프 기반 자연언어 지식 이해 및 자가학습을 통한 증강 기술 연구

     자연언어 처리를 통한 지식의 습득 및 증강

     학습 필요 정보의 인식/습득

시각 지식 추출 및 멀티 모달 융합 개념그래프 구축 기술 연구

     시각 지식의 인식/이해

     시각 정보와 텍스트 정보의 융합

개념그래프의 생성/검색/관리를 위한 대규모 그래프 연산 기술 연구

     그래프 형식의 지식 저장

     대규모 그래프를 위한 효율적 마이닝

개념그래프 및 언어처리 기술 지원 및 사업화 전략 수립

     확장성을 고려한 소프트웨어 모듈화

     비즈니스 모델 창출