본 연구는 미래 모빌리티 분야의 유무인 복합체계에서 Human-AI Teaming을 통해 과학기술적 가치와 인간 중심 가치를 통합하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 실시간 사용 맥락 기반의 최적 상호작용 설계 가이드라인을 제안하고, 이를 구현할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 최종적으로, 인간 의사결정자의 상황 인식과 신뢰감을 향상시키는 Human-AI...

○ 본 기초연구실은 『기술예측과 제품개발에 있어 인간과 인공지능의 효율적인 상호작용을 가능하게 하는, 미래형 인간-인공지능 협업 인텔리전스 시스템 및 인터페이스 구축』을 최종 목표로 설정함- 인간과 인공지능의 상호작용을 협력관점에서 분석하여, 한 편으로는 인공지능의 알고리즘을 고도화하고 다른 한편으로는 인간의 의사결정 프로세스를 개선하는 Human-in-t...

○ 본 기초연구실은 『기술예측과 제품개발에 있어 인간과 인공지능의 효율적인 상호작용을 가능하게 하는, 미래형 인간-인공지능 협업 인텔리전스 시스템 및 인터페이스 구축』을 최종 목표로 설정함- 인간과 인공지능의 상호작용을 협력관점에서 분석하여, 한 편으로는 인공지능의 알고리즘을 고도화하고 다른 한편으로는 인간의 의사결정 프로세스를 개선하는 Human-in-t...

본 과제는 기업이 보유한 특허를 통해 더 많은 수익을 창출할 수 있도록 인공지능(AI) 기반의 의사결정 지원 시스템을 개발하는 연구임. 이 시스템은 특허를 자동으로 분류하고 평가하며, 기술 이전 가능성을 예측하여 기업의 특허 활용 전략 수립을 돕는 것을 목표로 함. 연구 목표는 특허 자동 분류, 평가 가중치 계산, 기술이전 가능성 예측 기술 개발 및 주요국 특허정보 수집/정비, 한국 특허 평가 지표 설계 및 추출 모듈 개발임. 핵심 연구 내용은 특허 명세서 딥러닝 분류 모델 개발, KorPatBERT 적용, 기존 특허 경제성 점수 모델 응용 및 ORBIS IP 데이터 활용을 통한 평가 가중치 계산, Word2Vec 기반 키워드 조합 및 자동요약 AI를 이용한 침해판단 기술 개발임. 또한 IP5 특허정보 수집/전처리 자동화 모듈 및 권리 정보 정비 모듈 개발을 포함함. 기대 효과로는 Pat-Sentence-BERT와 Transformer 기반 요약 기술 적용을 통한 특허 침해 여부 판단 AI 개발이 있음. 자체 특허 가격 평가 모델 개발로 외화 절감 및 비용 절감이 예상되며, 주관기관 플랫폼 확대로 매출 증대 및 국내 연차료 시장의 외국계 기업 독점 완화에 기여할 것으로 전망됨.