미래창조과학부는 올해 AI 소프트웨어(739억 원), AI 하드웨어(258억 원), 기초 기술(633억 원) 등을 중심으로 인공지능 기술 관련 R&D를 본격 추진한다고 밝혔다.
구체적으로 인공지능 SW는 언어/시각지능, 학습, 차세대 추론 등 AI 핵심 원천 기술분야를 집중적으로 확대(‘16년 407억 원)하며 주요 과제로는 AI 국가전략 프로젝트(239억), 플래그십 프로젝트(145억), AI로봇 융합(100억), 기타 AI R&D 주요 과제(255억) 등이 있다.
AI 소프트웨어 및 하드웨어 R&D에 1,630억 원이 투입
‘AI 국가전략프로젝트’도 4월 사업단 구성 완료해 추진키로
올해 인공지능 관련 예산이 지난해에 비해 47% 증가된 총 1,630억 원이 투입된다.
미래창조과학부는 올해 AI 소프트웨어(739억 원), AI 하드웨어(258억 원), 기초 기술(633억 원) 등을 중심으로 인공지능 기술 관련 R&D를 본격 추진한다고 밝혔다.
구체적으로 인공지능 SW는 언어/시각지능, 학습, 차세대 추론 등 AI 핵심 원천 기술분야를 집중적으로 확대(‘16년 407억 원)하며 주요 과제로는 AI 국가전략 프로젝트(239억), 플래그십 프로젝트(145억), AI로봇 융합(100억), 기타 AI R&D 주요 과제(255억) 등이 있다.
국내기술로 개발된 한국전자통신연구원(ETRI)의 인공지능(AI) '엑소브레인(Exobrain)' 사진: ETRI
‘AI 국가전략프로젝트’는 산업적 수요가 높은 언어/시각/음성 지능 분야의 원천기술 개발(엑소브레인, 딥뷰, 지니톡 등)을 발전시키고, 중장기적 기술 우위 확보를 위해 선도적으로 차세대 학습 추론 등 AI 기술을 연구한다. 일단 사업 단장을 이달 말까지 공모 4월 둘째 주까지 사업단을 구성한 다음에 과제 기획 및 사업을 추진하기로 했다.
인공지능 HW는 지능형반도체, 슈퍼컴퓨팅 등 AI 발전의 기반이 되는 분야는 지속적으로 확대 연구(’16년 192억) 추진한다. 주요 과제는 지능형반도체(166억), 슈퍼컴퓨팅(62억), 뉴로모픽칩(30억) 등이 있다.
엑소브레인의 언어처리 주요 요소기술, 9월에 API 공개 예정
슈퍼컴퓨팅 기술개발은 고성능 컴퓨팅 인프라를 통해 고용량 AI SW의 원활한 실행이 가능토록 개발할 계획이며 칩 소자 단위에서 기계학습 SW 실행을 최적화하는 지능형반도체, 뇌신경모방칩(뉴로모픽칩) 원천기술 개발에도 힘쓴다.
기초기술은 인공지능 기술의 이론적 기초를 제공하는 뇌인지/뇌공학, 산업수학 등에 대해 장기적으로 확대(‘16년 507억) 지원한다. 뇌인지 뇌공학 분야(618억), 산업수학(15억) 등의 과제가 진행된다. 이 밖에 응용서비스확산(200억)과 인력양성 등 산업기반구축(427억)을 포함한 AI 관련 예산은 총 2,257억 원 규모(지난해 대비 63% 증가)이다.
지난해 11월 AI '엑소브레인(Exobrain)'이 인간 퀴즈왕 4명과의 퀴즈대결에서 승리를 거뒀다.
이와 같은 사업은 지난해 발표한 ‘지능정보산업 발전전략(’16.3월)’과 ‘지능정보사회 중장기 종합대책(’16.12월)’에 따른 것이다. 미래부는 정부 AI R&D 결과물을 민간분야에서 쉽게 활용할 수 있도록 만드는데도 노력한다.
이를 위해 자연어 분석 및 질의응답 핵심기술로 개발하고 있는 엑소브레인의 언어처리 주요 요소기술을 산학연이 자유롭게 활용할 수 있도록 오는 9월에 API 형태로 공개한다. 올해 공개할 한국어 분석 7종 API는 형태소, 개체명 인식, 다의어 분석, 의존구문 분석, 의미역 인식, 어휘간 유사도 분석, 동음이의어 분석이다. 법률, 특허, 금융 분야의 사업화 기술개발 2020년 1월까지 진행할 엑소브레인은 향후 상용화 수준의 전문 질의응답 시스템으로 개발한다는 방침이다.
사진 영상에서 개체(명사 40개)와 행동(동사 15개)를 인식하고 이해하는 시각지능 원천기술로 지난 2014년부터 개발해 오고 있는 딥뷰도 영상의 내용을 지식으로 표현하는 시각지식 표현기술 및 시각지능 학습용 데이터를 공개한다.
미래부 관계자는 “향후 기술수준 검증을 위해 글로벌 대회(ImageNet)에 참여하고, 시각지능기술의 산업화를 위해 현실문제에 적용을 추진하겠다”며, “도심영상 등에 대규모 CCTV 내용분석 기술 적용하여 성능을 검증할 계획”이라고 밝혔다.