Next-generation AI차세대 인공지능 핵심원천기술개발사업

사용자 일상 영상의 품질 개선 및 3차원 메타버스 변환을 위한 연속 메타학습 원천 기술 연구

전 연령대에서 1인 미디어 콘텐츠의 이용이 증가하고 있고, 메타버스 시장과 사용자도 급격하게 증가하고 있습니다.
사용자 일상 영상의 메타버스 확장을 위해 다양한 기술이 필요합니다.

소량 사용자 일상 영상으로부터 해당 영상의 품질을 향상시키고
메타버스에 쉽게 활용하는데 필수적인 AI 기능들 (영상 스토리텔링, 아바타의 멀티모달 대화, 인물과 피사체의 3D 복원 및 모션 생성)
을 위한 연속 메타학습 원천기술을 개발하는 것이 목표입니다.

5대 핵심 메타학습 기술 분야를 정하고 각각 정해진 문제에 대해 세계 최고 성능의 딥러닝 모델을 제안하고 표준 데이터셋을 구축하고자 합니다.

메타학습

• 3D 복원 및 모션 생성
• 멀티모달 대화AI
• 연속학습
• 영상 스토리텔링
• 영상 품질 향상

새로운 문제를 해결하는 자기주도 인공지능 기술 개발

현재 인공지능 기술은 특정 도메인, 테스크 중심으로 이루어지며 새로운 환경 적응에 취약합니다.
또한, 외부에서 데이터를 제공하기 때문에 체화된 인지가 부재하고 학습량이 유한하다는 문제점이 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 실시간으로 변하는 실세계 환경에서 문제상황을 인지하고 목표가설을 세우며
스스로 데이터를 생성하여 자기주도적으로 학습하는 범용 인공지능을 개발하고자 합니다.

새로운 상황에 대해 ①스스로 문제를 인지하고 이를 해결하기 위한
②탐색 기반 가설 생성 및 평가와 ③필요한 데이터의 자동 탐색⋅분석을 통하여
④순차적 추론을 통한 문제 해결을 위해 스스로 학습하는 ‘자기주도 인공지능’ 기술을 개발하는 것이 연구 목표입니다.

목적지향 인공지능 생성 및 추론 기술 개발

현재의 로보틱스 기술은 제조업 공장과 같은 매우 구조화되어 있는 환경에만 적용 가능하다는 한계점을 가지고 있습니다.

처음 보는 물체, 심지어 변형이 심한 물체를 집어서 다루어야 하는 재활용 쓰레기처리장,
혹은 주변 환경이 수시로 바뀌는 레스토랑 등에서 로봇을 활용하기에는 매우 어렵습니다.

기존 산업용 로봇의 한계점을 극복하여,
구조화되지 않은 복잡하고 지속적으로 변화하는 실세계 환경을 가진 많은 산업 영역에서
로봇을 활용하기 위해 필요한 새로운 패러다임의 로봇 강화 학습 원천기술 확보를 목표로 합니다.