| 연구목표 |
o 학습되지 않은 상황을 불완전한 시계열 및 시공간 멀티 모달 데이터로부터 인지하는 기술 개발 o 실시간으로 발생하는 규칙의 변경, 유동적 상황, 이상상태 등에 대해 multi-label 분류를 통해 수행가능 태스크를 파악하는 기술 개발 o 변화된 상황에 적응할 수 있고 지속적으로 자가 개선이 가능한 발달형 메모리 기반 인공지능 기술 개발 o 시나리오 검증... |
| 연구내용 |
1) 멀티모달 센서 기반 새로운 상황과 이상 상황 인지- 물체와 공간의 의미기억으로 활용 가능한 3D scene graph를 이용한 물체들의 정보와 물체들 간의 위치관계를 실시간으로 파악할 수 있는 기술- 물체 의미기억인 WS-DNN을 이용한 단어 간의 상관관계를 제공할 수 있는 추론 기술- 불완전한 센서 기반 환경에서 측정된 시계열 데이터에서 이상 상황 ... |
| 기대효과 |
- 수요처1) 인공지능 서비스 개발/제공자2) 서비스 로봇 공급/생산자- 적용 시스템 및 활용 방안1) 전력구 내 변화된 상황을 대처하기 위한 AI 기술: 765∼154㎸의 초고압 전력이 각 지역 변전소로 전달되는 통로인 전력구 내 빈번히 발생하는 폭발 사고 또는 침수 등에 인공지능 로봇을 투입하여 변화된 상황 파악 및 조속히 문제를 해결2) 자율주행 자동... |
| 키워드 |
다중 작업 학습,발달형 학습,인간지식 학습,자율 지식 체계,적응형 학습 |