<별첨>-지능정보기술 플래그십 프로젝트 신규과제 RFP

관리번호

2016(3)-기반SW컴퓨팅-01

(병렬형/총괄)

총괄 과제명

자율지능 디지털 동반자 (Autonomous Digital Companion) 기술 연구

세부 과제명

(총괄/1세부) 자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발

1. 연구목표

□ 총괄 목표 : 사용자를 이해하고 적절한 도움을 주는 동반자 관점에서, 다양한 입력*을 수집하여 학습하는 적응형 기계학습**(Adaptive Machine Learning) 기반 자율지능 디지털 동반자 기술 개발

* 입력 예시: 정형/비정형데이터(음성, 영상, 텍스트, 공간정보, 장치정보, 위치정보, 센서 데이터 등)

** 적응형 기계학습: 최초 학습된 모델을 활용하면서 추가적으로 수집, 인식되는 데이터(예: 개별 사용자 특성, 습관, 어투, 용모 등과 사용자의 주요 동선, 관계 등 부수적 정보)를 지속적으로 축적하면서 점진적이고 신속하게 학습하고 적응하여 최초 모델의 품질을 개량하는 방법

ㅇ 적응형 기계학습 기반 자율지능 디지털 동반자 프레임워크 연구 개발

- 사람과 다양한 방식으로 교류하며, 상대의 의도 파악 및 감정까지 인지하여 도우미 역할을 할 수 있는 디지털 동반자 기술 연구개발

- 다양한 입력 방법을 수용하여 학습하고, 지속적으로 성능을 개선하는 적응형 기계학습 방법 연구개발

- 자율지능 동반자 프레임워크 기반 응용 서비스 연구 개발

□ 1세부 최종 목표 : 스스로 상황을 판단하고, 대응방법을 결정할 수 있는 자율지능 디지털 동반자 프레임워크와 이를 활용한 응용/서비스 개발

ㅇ 단순한 미션 중심의 수동 에이전트 개념을 넘어, 지속적인 사용자 이해와 도움을 주는 디지털 동반자를 생성-실행-갱신-소멸 할 수 있는 디지털 동반자* 프레임워크 기술 확보

* 디지털 동반자 주요 성질: 자율성, 사회성, 반응성, 능동성, 시간 연속성, 상황 적응성 등

ㅇ 디지털 동반자의 효과가 큰 응용 도메인을 선정하여 각 세부과제의 결과*를 적용한 응용/서비스 개발

* 1세부: 디지털 동반자 프레임워크, 2세부: 적응형 기계학습, 3세부: 지능형 인터랙션, 4세부: 동반자 감성지능 기술

ㅇ 사용자와 공감하고 실생활에 도움을 주는 디지털 동반자 대국민 시연 및 시범 서비스

* 응용도메인 예시: 운전 중 주변 시청각 정보를 이해하여 운전자를 도와주는 주행 상황판단 동반자, 지속적인 사용자 이해기반의 챗봇, 고객 맞춤형 자산관리 컨설팅 등

□ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	동반자의 멀티모달 자율지능 정도 (동반자 튜링 테스트1))	%	33	N/A	N/A
2	디지털 동반자 사용자 만족도 (리커트 척도2))	점수	3.5 이상	N/A	N/A
3	동반자 공개 API 제공 여부 (주요 공통 기능)	지원여부	지원	-	-

1) 튜링테스트 개념을 활용하여 30명 이상의 사용자를 대상으로 인간과 디지털 동반자를 언어, 감성, 인터랙션 등의 측면에서 구분하지 못하는 사람이 모수의 3분의 1 이상이면 통과

※ 언어지능의 경우 세계 최고 수준: 일반대화 33%, 13세, 비원어민 기준(영국, 레딩대, 30명 모수 사용)

2) 디지털 동반자 응용을 사용해본 사용자에게 기본 5단계*로 설문조사하여 평균 집계**

* 5단계: 1-매우불만족, 2-불만족, 3-보통, 4-만족, 5-매우만족

** 평가 항목은 디지털 동반자 주요 성질(자율성, 사회성, 반응성, 능동성, 시간 연속성, 상황 적응성 등)로 구성

□ 연구내용

ㅇ ‘자율지능 디지털 동반자’ 통합 시스템 구성 기술 (총괄)

- 디지털 동반자를 형성하는 세부과제 기술의 통합 아키텍처와 인터페이스 정의

- 다양한 지능이 유기적으로 결합된 통합 시스템 개발

ㅇ 디지털 동반자 프레임워크 기술

- 지속성 확보를 위한 사용자와 디지털 동반자 통합 관리 프레임워크 기술

- 적응형 기계학습 기반의 자율지능 디지털 동반자 모델링 기술

- 주변에서 발생하는 다양한 상황 인지 및 평가 기술

- 사용자 상황에 따른 대응 결정을 위한 사전 플래닝 기술

- 디지털 동반자 생성 ⟶ 실행 ⟶ 갱신(적응) ⟶ 소멸 관리 기술

- 동반자 모니터링 기술

- 클라우드-동반자 간 업무분배를 통한 디바이스 동반자 경량화 설계 기술

ㅇ 디지털 동반자 응용/서비스 개발을 위한 공개 API 제공 기술

- 재사용 가능한 디지털 동반자의 공개 API 제공 기술

- 공개 API 활용의 확산 및 지속적이고 점진적인 개선 체계 확보

ㅇ 디지털 동반자 통합시스템의 웰니스 응용/서비스 등을 통한 기술 증명

- 세부과제들의 기술을 융합·활용하여 사용자 웰니스 분야 컴패니언 등의 시제품 개발 및 응용 서비스 구현

- 선정된 응용을 위한 디지털 동반자 플래닝, 추론, 상황판단, 클라이언트SW 기술

- 전체 시스템 또는 요소기술의 공개 경진대회 참여 등 기술의 성능 증명 방법 제시

ㅇ 자율지능 디지털 동반자를 위한 학습 및 시험 데이터 확보

- 자율지능동반자의 적응형 기계학습 기술 개발을 위한 데이터의 종류 정의

- 공개데이터, 기관과 기업 보유 데이터 중 공유 가능한 데이터 조사 및 확보

- 신규 데이터 생성

※ 선행 정부 R&D 결과물과 오픈 프레임워크 활용을 포함한 연차별 기술 확보 계획 제시

※ 연차별 핵심 결과물 도출 계획 제시

2. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 5년 이내 ㅇ 정부출연금 : ‘16년 50억원 이내(총 정부출연금 250억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 제한 없음

ㅇ 특이사항

- 우수 해외 연구인력 활용, 글로벌 공동연구 등을 권고

- 개발 과정에서 생성된 연구용 데이터는 공개하여 타 연구기관⋅기업의 연구에 활용 지원토록 권고

- 총괄/1세부 및 각 세부과제는 “자율지능 디지털 동반자 기술개발” 과제수행 과정에서 긴밀히 협의하고 성공적인 목표 달성을 위해 연구결과물 활용에 협력해야 함

주관유형

전략기획 ( O ), 창의기획 (  ), 혁신기획 (  )

TRL

( 4 ) ~ ( 7 )

과제특징

정책지정(    ), SW자산뱅크등록대상(O ), 기술사업화 활동기간 적용(  )

경쟁기획(  ), 후불형(  ), 표준화연계(  ), 기술료비징수( O ), 공개SW( O )

관리번호

2016(3)-기반SW컴퓨팅-02

(병렬형/세부)

총괄 과제명

자율지능 디지털 동반자 (Autonomous Digital Companion) 기술 연구

세부 과제명

(2세부) 자율지능 동반자를 위한 적응형 기계학습 기술 연구개발

1. 연구목표

□ 최종목표 : 자율지능 디지털 동반자의 인공지능 성능 향상을 위해, 초기 학습된  상태를 기반으로 지속적으로 수집되는 사용자와 주변 멀티모달 정보를 학습하여 자가 성장하는 적응형 기계학습 기술 연구

ㅇ 기존의 딥러닝은 새로 추가된 데이터를 즉시 반영할 수 없는 한계가 있어 연속적인 데이터에 신속히 반응해야 하는 자율지능 동반자에서 지속적으로 끊김없이 학습할 수 있는 적응형 학습 기술 연구

ㅇ 데이터 기반의 자율학습이 가능한 기계학습의 장점과 명시적 지식표현이 가능한 심볼릭 추론의 장점을 융합하여 추론과 판단의 명확성을 높인 디지털 동반자용 하이브리드 지식학습 기술 연구

□ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성 목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	사용자와 동반자가 지속적으로 교류하는 학습 환경에서의 기계학습 제약 완화	기능검증	학습 과정에서 사람이 감시, 분석, 평가하는 비중 경감	방법론적 문제로 기술적으로 국내와 해외의 차이가 없으나 특정 도메인에 대하여 실용적 수준의 적용사례가 국내는 거의 없음	실용적 수준의 결과를 보임 (미국, 구글 알파고, 페이스북 얼굴인식 등)
2	동반자 환경에서 대상의 상태 변화에 따른 변경사항 반영 학습 시간	시간	즉각적 대응을 위한 단기 학습( < 5분 )과 기존내용의 확장을 위한 학습( < 1일 ) 시간	대상을 고려한 학습의 실용적 검증 사례 없음	실험적 시도 중 (미국, 구글 어시스턴트, 페이스북 메신저, MS 코타나와 테이, 아마존 에코 등)
3	적용 도메인에서의 대화 품질이 개선되어 가는 정도	점수	초기 동반자의 대응 품질 수준과 대화를 계속 축적하면서 학습으로 개선되는 품질 (사용자 설문조사를 통해 5단계 리커트 척도에서 3점 이상 등으로, 정량적 평가 방안 제시)	기계학습 기반이 아닌 사용자 옵션 설정 수준	실험적 시도 중 (미국, 구글 어시스턴트, 페이스북 메신저, MS 코타나와 테이, 아마존 에코 등)

□ 연구내용

ㅇ 같은 사용자가 오랜 시간 지속적으로 사용하게 되는 디지털 동반자의 특징을 반영하여 사용자와 환경에 대해 지속적인 적응형 학습을 할 수 있는 신경망 기계학습 개선 방안 연구개발

- 현재 딥러닝 기술의 단점인 느린 학습 속도, 과적합, 사람의 지속적 판단 개입 필요에 따른 단절적 특성 등 학습과정의 어려움을 디지털 동반자라는 영역으로 한정하여 개선 방안 연구개발

- Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network 등 신경망의 구조적 특성에 대한 연구를 하고 지능형 동반자에서 필요한 빠른 학습, 특정 사용자에 대한 지속적 학습, 적용 도메인에 고유한 특성 등을 이용하여 기존 방법의 성능을 개선할 수 있는 신경망 구조에 대한 연구

- 신경망 구조적 개선 방안 연구 결과에 따른 학습 방법 개선안 연구

ㅇ 동반자 기능 구성요소의 지능적 성능을 향상시키기 위하여 멀티모달 입력에 대해 신경망·비신경망 기계학습 방법과 심볼릭 룰기반 추론 방법을 결합하여 활용하는 새로운 방식의 하이브리드 학습 방법 연구개발

- 외부입력, 상황변화 등의 다양한 입력을 기반으로 신속한 학습이 가능한 적응형 기계학습 기술 연구

- 신경망의 딥러닝, 확률기반 기계학습 및 전통적 기호형 인공지능 기술인 규칙기반 추론 등 다양한 학습방법을 결합하여 각 사용자의 행동, 상태, 변화 등을 학습하는 시간과 대응 품질을 향상시키는 기술 연구

※ 예) Ensemble learning, Cortical learning, Incremental learning, Transfer learning, Reinforcement learning, 논리추론, 베이지안추론, 결정트리탐색 기술 등과 딥러닝 기반 신경망 기술과의 결합 방법 연구

- 사람이 제공한 심볼릭 규칙 뿐 아니라 기계학습 시스템이 학습한 지식을 심볼릭 지식으로 변환하여 인간의 복잡한 추론을 수행할 수 있는 하이브리드 뉴럴-심볼릭 추론 기술

※ 대용량 데이터로부터 지식을 습득하기도 하고, 정제된 심볼릭 추론 규칙으로부터도 지식을 자가학습 할 수 있는 복합 머신러닝 기술

- 외부 데이터를 검색, 수집하여, 입력하기 위한 추론기반의 데이터 수집 기술

※ 선행 정부 R&D 결과물과 오픈 프레임워크 활용을 포함한 연차별 기술 확보 계획 제시

※ 연차별 원천기술 확보 및 핵심 결과물 도출 계획 제시

2. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 5년 이내   ㅇ 정부출연금 : ‘16년 40억원 이내(총 정부출연금 200억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 제한 없음

ㅇ 특이사항

- 우수 해외 연구인력 활용, 글로벌 공동연구 등을 권고

- 개발 과정에서 생성된 연구용 데이터는 공개하여 타 연구기관⋅기업의 연구에 활용 지원토록 권고

- 총괄/1세부 및 각 세부과제는 “자율지능 디지털 동반자 기술개발” 과제수행 과정에서 긴밀히 협의하고 성공적인 목표 달성을 위해 연구결과물 활용에 협력해야 함

주관유형

전략기획 ( O ), 창의기획 (  ), 혁신기획 (   )

TRL

(3) ~ (5)

과제특징

정책지정(   ), SW자산뱅크등록대상( O ), 기술사업화 활동기간 적용(  )

경쟁기획(  ), 후불형(  ), 표준화연계(  ), 기술료비징수( O ), 공개SW( O )

관리번호

2016(3)-기반SW컴퓨팅-03

(병렬형/세부)

총괄 과제명

자율지능 디지털 동반자 (Autonomous Digital Companion) 기술 연구

세부 과제명

(3세부) 사용자의 의도와 맥락을 이해하는 지능형 인터랙션 기술 연구개발

1. 연구목표

□ 최종목표 : 사용자의 멀티모달 상황정보를 활용한 자율지능 디지털 동반자용 지능형 인터랙션 기술 연구개발

ㅇ 사람과 소통하며 상대에 대한 상태를 학습하고 적절한 대응을 하는 동반자용 지능형 인터랙션 기술 연구개발

ㅇ 음성, 텍스트, 영상, 스토리, 정형‧비정형 데이터, 장치 정보, 공간정보 등을 통한 지식 습득 및 학습을 통해 사용자 편의의 인터랙션을 제공하는 지능형 인터랙션 기술 연구개발

□ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	디지털 동반자용 멀티모달 상황인지정도1)	-	영상, 언어 등 멀티모달 데이터를 이해하고 상대와 유연하게 소통하는 수준	각기 독립된 단일모달 기반 이해와 단순 답변 수준	복합 이미지를 이해하고 구체적으로 설명하는 수준 (미국, Stanford) 약간의 맥락을 이해하고 사용자와 대화하는 수준 (미국, Nuance)
2	인터랙션의 다양성, 개인 적응화 수준2)	-	노약자, 환자, 장애인도 불편함이 없는 수준의 개인 적응화	-	개인의 일상 행동을 이해하고 개인화하는 수준(미국, MIT)
3	멀티모달 인터랙션의 상황인지 기반 대응 정확도2)	-	상황인지를 통한 인터랙션의 자발적 개입과 적절한 대응 제공	-	콜사인기반의 비자발적 개입 (미국, 구글/아마존/애플/MIT)

1) 튜링테스트 개념을 활용하여 30명 이상의 사용자를 대상으로, 선정 도메인 응용에서 인간의 인지정도를 비교 평가하여 모수의 3분의 1이상이 우수한 것으로 판단하면 통과

※ 언어의 경우 세계 최고 수준: 일반대화 33%, 13세, 비원어민 기준(영국, 레딩대, 30명 모수 사용)

※ 7세미만, 초‧중‧고등학생, 대학생등과 같은 연령대로 표현 가능한 인지 수준 목표 제시

2) 멀티모달 인터랙션의 사용자를 대상으로 만족도를 평가하되 사용자층의 다양성을 반영할 수 있도록 노약자, 환자, 장애인, 비장애인등을 포함하는 대상 그룹 선정으로 객관성 확보

□ 연구내용

ㅇ 멀티모달 입력 데이터의 획득 및 학습을 통한 자율지능 디지털 동반자 인터랙션 기술 연구개발

- 영상, 음성, 자연어, 공간정보 등의 여러 입력 방법을 통한 데이터 수집 기술

- 시각적 정보를 다양한 방법으로 수집하고 분석하여 상황을 이해하며, 대화 상대의 행동과 의도를 지능적으로 학습하는 자율지능동반자 시각지능 인터랙션 기술

- 1인칭 시점에서 대화상대 주변의 다양한 정보 학습기반 종합상황 판단 기술

- 멀티모달 정보 기반 상대의 의미, 맥락을 이해하여 상대와 유연하게 대화하는 자율지능동반자 인터랙션 기술

- 대화, 주변음, 잡음등 복합적으로 입력되는 언어 정보에서 정확한 대화상대를 추출하고 입력으로 받아들여 학습하는 기술

ㅇ 대화 상대에 대한 상태를 학습하여 사용자를 잘 이해하고 적절한 대응을 하는 개인 적응형 자율지능동반자 인터랙션 기술 연구개발

- 개인 성향, 주변 컨텍스트에 따른 인터랙션의 개인 적응화 학습 기술

- 장기간 시각정보를 기반으로 사용자의 생활/활동패턴을 학습하고, 현재 사용자의 의도를 연속적으로 예측할 수 있는 스토리 기반의 시각지능 추론 기술

- 멀티모달 입력 조합을 통해 대화상대의 의도를 이해할 수 있는 히스토리 기반의 언어지능 추론 기술

ㅇ 주변 환경의 종합적 이해로 사용자의 질의에 상황에 맞는 응답을 할 수 있는 상황인지 자율지능 동반자 인터랙션 기술 연구개발

- 멀티모달 사용자 상태 정보 획득 및 컨텍스트 이해 기술

- 기계학습을 통한 사용자 주변 환경의 종합적 이해 및 질의응답 기술

- 맥락 이해를 통한 인터랙션 상황 분석 및 판단을 위한 추론 기술

- 선제적(proactive) 인터랙션을 위한 외부 상황 인지 및 비지도의 자발적 개입 방법과 인터랙션 시점의 자동인지 기술 연구개발

ㅇ 대화 상대에게 적절한 대응이 가능하고 자연스러운 자율지능동반자 인터랙션 표출 및 실행 기술 연구

- 주변상황과 사용자의 의도를 이해하여 대화 상대의 상황에 적합한 시각정보 생성 및 인터랙션 기술

- 멀티모달 입력 데이터의 학습 및 활용 기반 인공지능 인터랙션 강화 기술

- 사용자 에이전트를 통한 인터랙션 정보 연동 및 표출 기술 연구

- 사용자의 경험에 대한 피드백을 통해 개인화된 맞춤형 인터랙션이 되도록 학습 모델을 수정하여 인터랙션이 변화하는 기술 연구

※ 선행 정부 R&D 결과물과 오픈 프레임워크 활용을 포함한 연차별 기술 확보 계획 제시

※ 연차별 핵심 결과물 도출 계획 제시

2. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 5년 이내   ㅇ 정부출연금 : ‘16년 30억원 이내(총 정부출연금 150억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 제한 없음

ㅇ 특이사항

- 우수 해외 연구인력 활용, 글로벌 공동연구 등을 권고

- 개발 과정에서 생성된 연구용 데이터는 공개하여 타 연구기관⋅기업의 연구에 활용 지원토록 권고

- 총괄/1세부 및 각 세부과제는 “자율지능 디지털 동반자 기술개발” 과제수행 과정에서 긴밀히 협의하고 성공적인 목표 달성을 위해 연구결과물 활용에 협력해야 함

주관유형

전략기획 ( O ), 창의기획 (   ), 혁신기획 (  )

TRL

( 3 ) ~ ( 7 )

과제특징

정책지정(   ), SW자산뱅크등록대상( O ), 기술사업화 활동기간 적용(  )

경쟁기획(  ), 후불형(  ), 표준화연계(  ), 기술료비징수( O ), 공개SW( O )

관리번호

2016(3)-기반SW컴퓨팅–04

(병렬형/세부)

총괄 과제명

자율지능 디지털 동반자 (Autonomous Digital Companion) 기술 연구

세부 과제명

(4세부) 상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성지능 기술 연구개발

1. 연구목표

□ 최종목표 : 인간과 유사하게 소통하면서 상대방의 감정을 추론, 판단하여 감성적 대화를 통해 정서적인 공감대를 형성할 수 있는 자율지능 디지털 동반자용 감성지능 개발

ㅇ 실용적 동반자가 되기 위해서 사용자의 정서를 감지하고, 상황에 적절한 대응 방법을 추론하여 실행할 수 있는 방법 연구

ㅇ 상대방의 표정변화 및 대화 내용, 대화 억양에 따라 감정을 정확하게 판단하고 추론하는 연구

ㅇ 상대방의 감정 상태에 따라 대화내용과 대화 억양 등 대응 방법을 다르게 적용하는 연구

ㅇ 상대방과의 대화 시 비이성적인 욕설 등의 윤리적 판단이 필요한 상황에서 적절한 대화 및 대응을 위한 윤리적 판단 기준과 조치 등에 관한 연구

□ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	Text기반 감정인식율	%	7 Emotion, 90%	2 Emotion, 80% (한양대학교)	7 Emotion, 70% (미국, UIUC)
2	Audio/Video Emotion Recognition in the Wild Challenge (ICMI)1)/Rank	Rank	Challenge Rank 22) 이상	-	Rank 1 (China, Intel Lab)
3	감정 표현 TTS CCR 만족도3)(1 : very dissimilar, 2 : slightly similar, 3 : very similar)	평균 Score	CCR 2.7	CCR 2.1 (DioTeck)	평균 CCR 2.6 (미국, Nuance)
4	감성지능 튜링(Turing) 테스트4)/인공지능과 정서적인 대화 시 구분도	%	33%이상	-	일반대화 33% (영국, 레딩대학교 유진 구스트만)

1) 감정인식 Challenge가 열리는 학회, 18th ACM International Conference on Multimodal Interaction, http://icmi.acm.org/2016/index.php?id=challenges

2) 표정인식의 경우, 스틸영상에서 KAIST가 2015년 Rank 1달성, Video도 현재 Rank 5이내로 추정되므로 달성목표를 Rank 2로 설정

3) CCR: Comparison Category Rating, 30명 이상에 대해 감정 TTS 만족도 검사

4) 튜링테스트 개념을 활용하여 30명 이상의 사용자를 대상으로 감성 대화를 시도하여 정서적인 대화를 했다고 판정하는 사람이 모수의 3분의 1 이상이면 통과

ㅇ 연구내용

ㅇ 상호간의 대화 내용, 대화 억양 및 표정 변화를 융합해 상대방의 감정을 정확하게 판단하고 추론하는 연구개발(한국어)

- 채팅 봇에 기반한 대용량 감정 대화 Text 수집 및 반자동 태깅 기술

- 음색, 억양, 음성 인식에 기반한 대용량 감정 대화 데이터 수집 및 반자동 태킹 기술

- 표정인식에 기반한 대용량 감정 대화 데이터 수집 및 반자동 태깅 기술

- 대화 내용, 대화 억양 및 표정변화 등을 융합해서 상대방의 감정을 종합적으로 인식, 학습 및 추론 기술

ㅇ 상대방의 나이/성별 및 감정 상태에 따라 대화내용과 대화 억양 등 대응 방법을 다르게 적용하여 적절한 감정 대응을 수행하는 연구개발

- 대화문장, 음성 및 영상기반 대화상대의 나이/성별 구별 기술

- 대화 상대의 남/녀/노/소 등 나이, 성별에 따른 성별과 나이가 구분되는 TTS 생성 기술

- 대화억양 생성 시, 감정 상태에 따라 기쁨, 슬픔, 분노 등의 6가지 이상의  감정 표현이 가능한 TTS(Text to Speech) 생성 기술

- 대화상대의 감정 상태에 따라 적절한 대화내용 및 표현 생성 기술

ㅇ 감정 상태의 지속적 감시를 통해 정서적 불안, 스트레스 정도 등을 인식, 학습 및 추론하여 응용 서비스를 제공하는 연구개발

- 얼굴인식/화자인식에 기반한 대화상대의 지속적 인식 기술

- 대화상대의 지속적인 lifelog 정보 획득 및 유지관리 기술

- 대화상대의 정서적 불안, 스트레스 정도, 정신상태 감정 등을 인식하고 학습 및 추론 기술

ㅇ 상대방과의 대화 시 비이성적인 욕설이나 사상 등의 윤리적 판단이 필요한 상황에서 적절한 대화 및 대응을 위한 윤리적 판단 기준과 조치 등에 관한 연구

- 인종차별적 언어, 비 윤리적/성적 욕설 등에 관한 윤리적 Text 수집 및 반자동 태깅 기술

- 인간의 도덕적 가치 판단에 대한 기준 설정 연구

- 인간의 도덕적 가치 판단에 대한 인식, 학습 및 추론 기술

- 인간의 윤리규범에 맞는 조치 등에 관한 연구

※ 선행 정부 R&D 결과물과 오픈 프레임워크 활용을 포함한 연차별 기술 확보 계획 제시

※ 연차별 핵심 결과물 도출 계획 제시

2. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 5년 이내   ㅇ 정부출연금 : ‘16년 30억원 이내(총 정부출연금 150억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 제한 없음

ㅇ 특이사항

- 우수 해외 연구인력 활용, 글로벌 공동연구 등을 권고

- 개발 과정에서 생성된 연구용 데이터는 공개하여 타 연구기관⋅기업의 연구에 활용 지원토록 권고

- 총괄/1세부 및 각 세부과제는 “자율지능 디지털 동반자 기술개발” 과제수행 과정에서 긴밀히 협의하고 성공적인 목표 달성을 위해 연구결과물 활용에 협력해야 함

주관유형

전략기획 ( O ), 창의기획 (  ), 혁신기획 (   )

TRL

(3) ~ (6)

과제특징

정책지정(    ), SW자산뱅크등록대상( O ) , 기술사업화 활동기간 적용(  )

경쟁기획(  ), 후불형(  ), 표준화연계(  ), 기술료비징수( O ), 공개SW( O )