기술정보
기술정보
기술명 심층 신경망 기반 기계 독해 시스템 기술 및 장치
기술명(영문) Deep neural network-based machine reading comprehension technology and apparatus
활용분야
기술번호 TI2019-01267
기술성숙도
#기술성숙도
개발전 2단계:실용목적 아이디어 특허등 개념정립
개발후 3단계:연구실 규모의 기본성능 검증
외부기술요소 개발목표시기 2020-12-31
결과물 형태
검증방법
시장성
시장성
시장성 내용
1. 국내외 기술동향 및 경쟁력
   ㅇ 국내기술 동향
    ▷ 기계 독해 시스템 학습/제작 기술 - 네이버, 카카오등의 IT 대기업을 중심으로 기계 독해 시스템을 개발하고 있음. (2018년 10월)
     - KorQuad: https://korquad.github.io/

   ㅇ 해외기술 동향
    ▷ 구글, 마이크로소프트, 탄센트 등은 기계 독해 시스템을 이용한 서비스를 구상, 개발 및 서비스를 준비하고 있음.

   ㅇ 표준화 동향
    ▷ "인공지능 분야의 경우 학계 및 산업계에서 특정 분야에 특화된 문제에 대해 산업화 연구를 하는 경향이 있어, 표준화 이슈가 두드러지지 않음. 또한, 주로 open source를 기반으로 소프트웨어가 배포/수정/관리되어 표준화 동향이 중요치않고, 오픈소스 커뮤니티 동향을 파악하는 것이 더 중요". [신수용 저, "헬스케어 인공지능 산업 및 표준화 동행"에서 발췌]

   ㅇ 기술적 경쟁력(우수성 및 차별성)
▷ 기존 기술: 
    - 텍스트 정보에 의존하기 때문에, 텍스트에서 명시되지 않은 정보에 취약
▷ 본 기술: 
    - 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 도메인 확장에 유리
    - 외부 지식 기반의 사실을 바탕으로 텍스트에 명시되지 않은 정보를 이해하여, 문제 해결에 이용할 수 있음.

2. 국내외 시장동향 및 전망
   ㅇ 국내시장 동향 및 전망
    ▷ 국내 인공지능 시장은 연평균 약 20% 성장률을 보이며, 2020년에는 1.1조원에 이를 것으로 예상.
       - 2018년: 6천억
       - 2020년: 1.1조원

   ㅇ 해외시장 동향 및 전망
    ▷ 2020년에는 약 47조원 규모의 시장을 형성할 것으로 기대 (IDC 2016)
       - 2018년: 19조원
       - 2020년: 47조원


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시장성 -제품화 및 활용분야
시장성 -제품화 및 활용분야
활용분야(제품/서비스) 제품 및 활용분야 세부내용
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기술개요(영문)
기술개요(영문)
기술개요(영문) 내용
1. Technical Name: Deep neural network-based machine reading comprehension technology and apparatus
2. Concept: 

- This is a question-answering software providing answer phases for the given natural language queries.

3. Service Offering: 
  ● The question-answering engine works in a server. 
  ● Web-based user interface for the client
4. Comparative Advantage
● This software extracts an answer from the context whereas conventional QA systems extract an answer from external knowledge-base.l
● The software provides a pre-trained QA engine and tools for training new QA engine. Furthermore, it includes a web-based user interface.

5. Patents(Domestics)
 
Patents(Domestics) Application (    )
Registration(    )
Patents(International) Application (    )
Registration(    )

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기술개요 및 개념도
기술개요 및 개념도
기술개요 및 개념도 내용
1. 기술의 개념 및 내용
   ㅇ 기술의 개념
       - 사용자의 질의에 대한 정답을 문맥에서 찾아 사용자에게 제공하는 소프트웨어
       - 텍스트와 지식 기반에 정의된 사실(fact)들을 메모리 네트워크를 바탕으로 정답 유추.
       - 웹기반 사용자 인터페이스와 질의-응답 엔진으로 나눠진 서버-클라이언트 구조

   ㅇ 기술개념도(고해상도 그림 사용 요망)




   ㅇ 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항
    ▷ 기술의 상세내용
       - 기학습된 신경망 기반 언어 모델 (BERT)을 이용한 텍스트 인코딩
       - 지식 기반의 사실과 텍스트를 메모리 네트워크로 결합하여 텍스트에서 유추하기 힘든 정보를 제공하여, 질의에 대한 정답 유추

    ▷ 기술이전 범위
       - 학습된 질의-응답 엔진
       - 질의-응답 엔진 학습도구

    ▷ 사업화 제약사항
       - 본 과제 동/타세부 참여기관들과 협의가 필요할 수 있음. (미정)


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첨부파일
본과제 정보
본과제 정보
과제명(한글) (지능정보-총괄/1세부) 자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발
과제명(영문) Autonomous Intelligent Digital Companion Framework and Application
색인어 (한글) 자율지능 디지털 동반자 프레임워크  / 자율지능 디지털 동반자 프레임워크  / 디지털 동반자 응용 서비스  / 디지털 동반자 모델링  / 지능형 소셜 에이전트
색인어 (영문) Autonomous Digital Comanion  / Autonomous Digital Companion Framework  / Digital Companion Application Service  / Digital Companion Modelling  / Intelligent Social Agent
과제번호 2017-0-00255-003 해당연도 2019
기술분류
권리성 SW
총연구기간 2017-04-01 ~ 2020-12-31 총예산 미공개
기간(당해연도) 2019-01-01 ~ 2019-12-31 예산(당해연도) 미공개
참여기관 미공개
주관기관 전자부품연구원 과제책임자 정혜동
연락처
연락처
tel : 미공개
cp : 미공개
E-Mail 미공개
개발중인 기술(기술예고)
개발중인 기술(기술예고)
기술번호 기술명 목표시기
TI2019-0121400001 웰니스 컴패니언 질의응답 시스템 2019-12-31
TI2019-0121900002 수어 자동 통역 서비스 기술 2020-12-31
TI2019-0124400006 기계학습을 이용한 의료도메인 개체명 인식 기술 2019-12-31
TI2019-0122400003 음성인식 성능향상을 위한 지능형 환경잡음감쇄 기술 2020-12-31
TI2019-0122800004 컴패니언 모니터링 시스템 2020-12-31
TI2019-0124200005 인공지능 OpenAPI 서비스 프레임워크 기술 2020-10-30
TI2019-0126500007 인공지능 질환자동분류 모델 기술 2020-12-31
TI2019-0126700008 심층 신경망 기반 기계 독해 시스템 기술 및 장치 2020-12-31
이전가능 기술
이전가능 기술
기술번호 기술명
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지재권 목록
관련 지재권 목록
발명 명 출원 번호
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