보고서 정보
주관연구기관 |
한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
연구책임자 |
김정호
|
참여연구자 |
김홍석
,
김영우
,
김동현
,
최수민
,
박준용
,
박갑열
,
전예슬
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2016-09 |
과제시작연도 |
2016 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201700017412 |
과제고유번호 |
1711047386 |
사업명 |
다부처공동기획연구지원 |
DB 구축일자 |
2017-11-25
|
DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201700017412 |
초록
▼
< 저전력 인공지능기반 범죄사고재난 탐지 시스템 개발 >
저전력, 저비용, 저지연 인공지능기반 초고속 위험탐지 인프라 및 통합 대응기술 개발을 통해 국민을 범죄, 자연재해, 교통 사고 등 위험요소로부터 보호
제1장 추진배경 및 현황분석
제1절 추진배경
□ (현안 시급성) 늘어나고 있는 지능형 범죄, 사고, 재난으로 인한 피해 사례가 매년 심각하게 증가함에 따라 국민을 위험요소로부터 안전하게 보호하기 위한 해결책에 대한 필요성이 증대
□ (인공지능 기술 발전) 딥러닝 기술
< 저전력 인공지능기반 범죄사고재난 탐지 시스템 개발 >
저전력, 저비용, 저지연 인공지능기반 초고속 위험탐지 인프라 및 통합 대응기술 개발을 통해 국민을 범죄, 자연재해, 교통 사고 등 위험요소로부터 보호
제1장 추진배경 및 현황분석
제1절 추진배경
□ (현안 시급성) 늘어나고 있는 지능형 범죄, 사고, 재난으로 인한 피해 사례가 매년 심각하게 증가함에 따라 국민을 위험요소로부터 안전하게 보호하기 위한 해결책에 대한 필요성이 증대
□ (인공지능 기술 발전) 딥러닝 기술, 빅데이터, 컴퓨터 성능의 향상으로 인하여 인공지능 기술의 정확성이 향상되고 그 결과 인공지능 기술 연구 및 산업 발전의 기회가 크게 증대
□ (인공지능 기술 적용 가능성) 효율적인 인공지능 기술을 이용하여 사회적 비용을 최소화하면서 범죄, 사고, 재난을 지능적으로 예측 탐지 가능하게 됨.
□ (저전력 저비용 저지연 딥러닝 기술의 필요성 증대) 현재의 인공지능 기술은 과도한 컴퓨터 규모, 네트워크 용량, 전력소모 뿐 아니라 비용이 과도하고 지연시간이 실어 실효성이 떨어진다. 따라서 저전력 저비용 저지연 딥러닝 인공 지능 알고리즘과 하드웨어 기술의 확보가 필요
제2절 국내·외 현황분석
□ (국내) 일부 IT기업 및 연구소를 중심으로 인공지능 기술개발이 진행 중이지만 해외대비 수준과 규모 미약. 특히 저전력 딥러닝 인공지능 기술과 SW/HW 플랫폼 개발 연구가 아직 시작되지 않았다. 또한 이를 범죄, 사고, 재난 탐지에 적용한 사례가 없슴.
□ (국외) 막대한 자금력을 바탕으로 활발한 연구 진행
ㅇ (미국) 인공지능을 다양한 사업으로 사업화하는 한편, 인공지능을 차세대 컴퓨팅 플랫폼으로 육성하려는 전략 추진
ㅇ (일본) 로봇 개발에 집중하고 있으며, 저출산 고령화를 위해 사회 각 분야에 로봇을 적극 활용하는 전략 추진
ㅇ 그러나 해외에서도 아직 저전력 딥러닝 인공지능 기술과 SW/HW 플랫폼 개발 연구는 매우 초보적인 단계임.
□ (인공지능 시장 확대 예측) 한국 뿐 아니라, 전 세계적으로 인공지능에 대한 관심이 고조되고 각 정부 및 기업의 지속적인 투자로 인해 인공지능 관련 시장규모 지속적 확대 예상.
□ (인공지능 기반 범죄사고재난 탐지 필요) 전 세계적으로 인공지능에 기반하여 범죄사고재난 에측 및 탐지 플랫폼에 대한 수요가 증가하고, 세계 각국에서 연구 개발이 시작될 것으로 예상.
제2장 다부처 추진 타당성
□ 각 부처의 공동의 목표
ㅇ 미래창조과학부, 국토교통부, 국민안전처, 경찰청 모두 국민의 안전을 보호하는 공통의 국가적 사명을 부여 받음.
ㅇ 국민을 범죄사고재난으로부터 보호함으로써 국가 경쟁력 향상과 비용 감소를 추구 가능
□ 다부처 공동 연구·개발 결과물 공유
ㅇ 위험상황은 범죄, 사회/자연 재난을 포괄하고 이에 대한 기술적 대응책을 다루므로 다부처 공동 연구·개발을 추진함으로써 범죄/사고/재난 위험요소를 국가적으로 다룰 수 있는 기반 기술 확보
ㅇ 핵심기술의 공유를 통해 부처간의 적용 기술 개발단계에서 선의의 경쟁을 통한 결과물의 질적 향상 기대
ㅇ 연구개발 결과를 공유 가능
□ 다부처 사업의 시너지 효과
ㅇ 딥러닝 인공지능 기술에 대한 핵심 기술 개발 후, 각 부처의 데이터에 적용함으로써 핵심 기술에 대한 각 부처의 적용기술 개발 가능
ㅇ 각 부처의 데이터 융합으로 인해 저전력 딥러닝 인공지능 기술 개발이 가능
ㅇ 부처간 협력을 통해 딥러닝 인공지능 SW/HW 개발 시간 및 비용 단축 가능
□ 부처별 중복 투자 비용과 위험 감소
ㅇ 기존 치안·안전 기술 개발의 발주기관이 경찰청, 국토교통부, 경찰청을 포함하고 있어 유사분야 연구·개발에 대한 다부처의 중복 투자 위험
ㅇ 핵심기술의 적용으로 부처별로 적용기술을 개발이 가능하기 때문에 공동 연구에 대한 개발 비용을 크게 감소시킬 수 있음
제3장 기대효과
제1절 사업목적 및 범위
□ 사업목적
ㅇ 저전력, 저비용 저지연 딥러닝 인공지능 SW/HW 플랫폼을 바탕으로 국민의 안전을 위협하는 범죄, 사고, 재난 탐지 및 예측 플렛폼 개발
□ 사업범위
ㅇ 동 사업에서는 저전력 저비용 지지연 딥러닝 인공지능 SW/HW를 개발하고 이에 기초하여 각 부처의 Multi-modal 데이터를 기반으로 범죄, 사고, 재난 탐지 및 예측 플렛폼 개발하고 이에 기초하여 테스트 및 시범 사업 실시
ㅇ 이를 달성하기 위해서 핵심기술로 딥러닝 전용 프로세서 개발, 분산형 딥러닝 기술, Multi-modal 딥 러닝 기술을 개발
ㅇ 이를 달성하기 위해서 적용기술로 국토교통부, 국민안전처, 경찰청 데이터를 활용하여 효율적이고 정확한 범죄, 사고, 재난 탐지 및 예측 플랫폼을 구현
제2절 세부 사업 내용
가. 핵심 기술
□ (딥러닝 인공지능 소프트웨어 개발) 저전력, 저비용, 저지연 인공지능을 위한 소프트웨어
ㅇ Bayesian optimization : 최적의 인공지능 모델을 위한 하이퍼-파라미터를 찾는 알고리즘 개발
ㅇ Recursive network : 기존 모델과 유사하면서 메모리와 전력을 적게 사용하는 저전력 고효율의 딥러닝 인공지능 알고리즘 개발
□ (딥러닝 인공지능 전용 프로세서 개발) 저전력, 저비용, 저지연 인공지능을 위한 전용 프로세서 개발
ㅇ 높은 범용성을 위한 딥러닝 전용 명령어 세트 : 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 구현할 수 있는 딥러닝 전용 명령어 세트 개발
ㅇ 변수 메모리 및 비선형 연산자의 최적화 : 가장 많은 면적을 차지하는 변수 메모리와 비선형 연산자에 대한 최적화 기술 개발
□ (분산형 딥러닝 인공지능 개발) 학습과 추론을 분리하여 넓은 범위에 대해 정확한 위험요소를 탐지하는 분산형 딥러닝 인공지능 기술개발
□ (Multi-modal 딥러닝 인공지능 개발) 여러 데이터의 융합을 통해 보다 효율적이고 정확한 성능의 딥러닝 인공지능 기술 개발
나. 적용 기술
□ (국토교통부) C-ITS 플랫폼에서 저전력 딥러닝 인공지능 기반의 multi-modal 분산형 사고 탐지 및 예측 기술 개발하여 C-ITS 플랫폼과 연동하여 사고 탐지 및 실시간 대응 플랫폼 구현하고 테스트 및 시범 운영
□ (경찰청) 지리적 프로파일링을 활용하여 지리 및 범죄사고 정보를 활용하는 저전력 딥러닝 인공지능기반의 Multi-Modal 분산형 인공지능 범죄 탐지 및 예측 플랫폼 구현, 테스트 및 시범 운영
□ (국민안전처) 재해, 재난, 날씨, 지리정보를 활용하여 저전력 딥러닝 기반의 Multi-Modal 분산형 인공지능 재해 및 재난 예측 플랫폼 구현, 테스트 및 시범 운영
제4장 기대효과
□ 국가 사회적 기대 효과
ㅇ 딥러닝 기반의 새로운 통합 특이상황 탐지 플랫폼 구축을 통해 국가적 안전 체계 강화
ㅇ 국가 범죄사고재난을 억제하여 국민 행복과 복지 향상
ㅇ 인공지능 기반 범죄사고재난 탐지 플랫폼의 국가 기술 확보
ㅇ 인공지능 분야 국가 차원의 기술 확보
□ 기술적 기대 효과
ㅇ 저전력 딥러닝 인공지능 SW/HW 기술 확보
ㅇ 인공지능 소프트웨어 기술 확보
ㅇ 인공지능 전용 프로세서 및 HW 기술 확보
ㅇ 국내 인공지능 관련 기업에 대한 기술적 지원 가능
□ 경제적 기대 효과
ㅇ 한국형 치안/안전 플랫폼의 고도화 및 글로벌화가 가능
ㅇ 인공지능 벤처 기업 육성 가능
ㅇ 인공지능 관련 국가적 위상의 이바지로 인해 국내 인공지능 기반 4차 산업 혁명 부흥 가능
ㅇ 연구소/학교에서 국내 인공지능 관련 전문 인력 양성
(출처:요약본 p.4)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제 출 문 ... 3
- 요 약 본 ... 4
- 목차 ... 10
- 그림목차 ... 11
- 표목차 ... 13
- 제 1 장 추진배경 및 현황분석 ... 14
- 제1절 추진배경 및 사업필요성 ... 15
- 제2절 현황분석 ... 19
- 제 2 장 다부처 추진 필요성 ... 30
- 제1절 부처별 기존사업 현황 및 차별성 ... 31
- 제2절 다부처 추진 타당성 ... 36
- 제 3 장 사 업 내 용 ... 40
- 제1절 사업목표 및 범위 ... 41
- 제2절 핵심기술 내용 ... 43
- 제3절 적용 기술 ... 55
- 제 4 장 사업추진전략 ... 64
- 제1절 사업 추진체계 및 역할분담 ... 65
- 제2절 다부처 과제 추진 일정 ... 69
- 제3절 성과활용 및 기대효과 ... 74
- 끝페이지 ... 82
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