비기호적 기법 기반 인간모사형 자가학습 지능 원천기술 개발
Development of Non-Symbolic Approach-based Human-like Self-Taught Learning Intelligence Technology



본 연구는 비기호적 기법 기반 인간모사형 자가학습 지능 원천기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 해당 기술은 1세부 과제의 자연어 질의 응답 시스템 WiseQA 및 2세부 과제 지식베이스 추론 시스템 WiseKB에 적용된다. 기술 개발 과정은 3단계로 나뉘며, 각각의 단계에서 세부 목표는 아래 그림과 같다.


< Overall Construction of Human-like Self-learning Intelligence Technology in Non-symbolic Approach >


Features

비기호적 기법 기반 질의 응답 시스템은 다음과 같은 특징을 가진다.

    
시스템 구현에 있어서 지식 규모에 제약이 없다. 사람의 노동력이 최소화되므로 다양한 분야 및 언어로 지식을 확장시키는 일이 수월하다.
    
변화되고 확장되는 지식들을 손쉽게 반영할 수 있다. 본질적으로 시스템 (재)구축 비용이 적게 들며, 특정 지식의 변화가 다른 지식 및 규칙에 주는 영향이 제한적이므로 지식의 추가, 수정이 자유롭다.
    
기존에 습득한 적 없는 지식이나 예외적인 입력을 처리하는 능력이 탁월하다. 규칙이 아닌 통계적 기법을 사용하므로 처음 접하는 지식도 처리할 수 있다.


<Features of the QA system based on a non-symbolic approach>


인간모사형 자연어 지식 의미 이해 SW 기술 연구 및 개발.

인간모사형 지식 자가학습 SW 기술 연구 및 개발.

멀티 모달 융합 지식 이해 기술 연구 및 개발.

다양한 주요 견해, 관점, 변화 추이 이해 및 도메인 융합 지식 이해 기술 연구 및 개발.


<Specific objectives>