o 주요내용: 생명의학, 인문사회학, 뇌공학, 지능정보과학 등의 융합으로 인간과 미래 사회 선도연구를 통한 Super Sapiens 명품인재 양성 ·상호연결의 한계 극복을 위한 Super-Interaction, 인지·추론 능력의 한계 극복을 위한 Super-Intelligence, 의료융합의 한계 극복을 위한 Super-Augmentation, 사회 융합의 한계 극복을 위한 Super-Orchestration 추구 - Medical·ICT융합, Social·ICT융합, Neural Interaction, Artificial Superintelligence 분야 연구

(1) 상식 벤치마크 데이터셋 구축 ■ 크라우드소싱을 통한 상식 질의응답 벤치마크 데이터셋 구축 □ 상식추론 유형별 질의응답 생성 인터페이스 기술 개발 □ 설명 및 근거 검증 프레임워크 개발 □ 유사개념 추출 기법 및 오답 생성 알고리즘 개발 ■ 상황 데이터수집 및 크라우드소싱을 통한 시각 상식추론 벤치마크 데이터셋 구축 □ 영상, 이미지 수집 자동화 및 필터링 기술 개발 □ 인지 추론형 질의응답 생성 인터페이스 개발 □ 객체태그-개념 매칭 알고리즘 및 오답 생성 알고리즘 개발 ■ 상황 데이터수집 및 크라우드소싱을 통한 한글버전 상식 벤치마크 데이터셋 구축 □ 한국어 영상, 이미지 수집 자동화 및 필터링 기술 개발 □ 한글버전 인지 추론형 인터페이스 개발 □ 한글 오답 생성을 위한 한글 임베딩 기술 개발 (2) 뉴럴 상식추론 엔진 개발 ■ 상식 질의응답을 위한 뉴럴 상식추론 엔진 개발 □ 언어 모델링 및 상식베이스 기반 그라운딩 기술 개발 □ 지식 그래프를 통한 질의응답 문맥화 기술 개발 □ 질의응답 그래프 모델링 및 설명생성 기술 기반 추론 엔진 개발 ■ 시각 상식추론을 위한 뉴럴 상식추론 엔진 개발 □ 문장-이미지 예측 및 마스크 객체분류 기반 그라운딩 기술 개발 □ 지식 그래프를 통한 질의응답 및 이미지응답 문맥화 기술 개발 □ 크로스어텐션을 통한 질의응답 및 이미지응답 문맥화 기술 개발 □ 질의응답 및 이미지응답 그래프 모델링 기술 기반 추론 엔진 개발

(1) 상식 벤치마크 데이터셋 구축 ■ 크라우드소싱을 통한 상식 질의응답 벤치마크 데이터셋 구축 □ 상식추론 유형별 질의응답 생성 인터페이스 기술 개발 □ 설명 및 근거 검증 프레임워크 개발 □ 유사개념 추출 기법 및 오답 생성 알고리즘 개발 ■ 상황 데이터수집 및 크라우드소싱을 통한 시각 상식추론 벤치마크 데이터셋 구축 □ 영상, 이미지 수집 자동화 및 필터링 기술 개발 □ 인지 추론형 질의응답 생성 인터페이스 개발 □ 객체태그-개념 매칭 알고리즘 및 오답 생성 알고리즘 개발 ■ 상황 데이터수집 및 크라우드소싱을 통한 한글버전 상식 벤치마크 데이터셋 구축 □ 한국어 영상, 이미지 수집 자동화 및 필터링 기술 개발 □ 한글버전 인지 추론형 인터페이스 개발 □ 한글 오답 생성을 위한 한글 임베딩 기술 개발 (2) 뉴럴 상식추론 엔진 개발 ■ 상식 질의응답을 위한 뉴럴 상식추론 엔진 개발 □ 언어 모델링 및 상식베이스 기반 그라운딩 기술 개발 □ 지식 그래프를 통한 질의응답 문맥화 기술 개발 □ 질의응답 그래프 모델링 및 설명생성기술 기반 추론 엔진 개발 ■ 시각 상식추론을 위한 뉴럴 상식추론 엔진 개발 □ 문장-이미지 예측 및 마스크 객체분류 기반 그라운딩 기술 개발 □ 지식 그래프를 통한 질의응답 및 이미지응답 문맥화 기술 개발 □ 크로스어텐션을 통한 질의응답 및 이미지응답 문맥화 기술 개발 □ 질의응답 및 이미지응답 그래프 모델링 기술 기반 추론 엔진 개발

■ 멀티모달 영상 구조물의 영역 분할을 위한 심층학습 기반 모델 구축 □ 의미론적 영상 분할을 위해 심층학습을 활용해 영상에서 주요 구조물을 분할할 수 있는 새로운 모델 개발 □ 최근접거리 반복 알고리즘 기반의 멀티모달 영상의 3차원 공정합 및 동기화 기술 개발 ■ 지식 융합 기반 질환의 예후와 영상 구조 이상 정도의 상관관계 분석 □ 전 세계 의학저널 색인 DB의 데이터 마이닝 정보를 활용한 영상 기반 임상지표 도출 기술 개발 및 임상적 효용성 검증 □ 심층학습된 멀티모달 영상 공정합 결과를 기반으로, 공정합 영상 지표 도출 기능을 제공하는 의료영상 분석 및 지식 확장 소프트웨어 개발 ■ 초소형화 기반의 효율적 분석 및 이해를 위한 최적화 및 기계학습 □ 사물인터넷 기기 사용 시 영상의 효율적인 잡음 제거 및 분석을 위한 통계적 분석 기반의 기계학습 알고리즘 개발 □ 영상의 결손 데이터의 추정·보간을 통해 사물인터넷 기기에서의 효율적인 정보 표현을 위한 tensor completion 기반 알고리즘 개발 □ 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 tensor decomposition 기반 차원 축소 및 영상의 의미 기반 parsing을 위한 subspace clustering 분야 개척 및 연구 □ 대용량 데이터로부터 효율적으로 의미 정보를 추출하기 위한 전역 최적화(global optimization) 딥러닝 기계 학습 기법 연구 및 사물인터넷 기기에서의 구동