한국과학기술정보연구원(원장 한선화, 이하 KISTI)에서는 ‘2016년도 외부·개방형 창의과제’로 추진할 2개 과제 ‘정보 추출을 위한 딥 러닝 기술 연구 및 응용’, ‘Data Linking Ecosystem for Horizon Scanning’를 각 공모한다.
대상과제의 연구사업비는 각 연구과제당 9천만원 내외이며, 연구기간은 16.03.01.~16.11.30일까지(9개월)이다.
신청자격은 “기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률” 제6조 제1항 및 제14조 1항에서 정한 기관 및 단체 또는 과학기술기본법 제11조의2 제1항의 참여제한에 해당되지 아니하는 자로 정하였다.
접수기간은 12.22(화)~2016.01.15.(금), 17:00까지이며, 우편접수는 접수마감일까지 도착분에 한하고 제출서류는 1.과제신청 공문, 2.공동연구과제 신청(계획)서 파일(한글 또는 MS-Word) 그리고 제출방법은 이메일 제출 young@kisti.re.kr 로 제출하면 된다.
특별한 사정이 있을 경우 오프라인 제출 가능(방문접수, 우편접수, 이메일)하며, 오프라인 제출시에는 공문, 공동연구계획서 4부(출력물), 공동연구계획서 파일CD 1매를 첨부하면 된다. 오프라인 접수처는 (우305-806) 대전광역시 유성구 대학로 245(어은동 52-11번지) 한국과학기술정보연구원 연구관리실 (담당:최영진)으로 하면 된다.
선정방법은 해당분야 전문가로 구성된 선정위원회에서 RFP와의 부합성, 수행능력 등을 평가하여 선정하며, 선정된 과제에 한해 선정 해당기관에 통보된다.
문의처
-RFP관련 사항:KISTI 미래전략실 김은진(042-869-0821, 이메일 kimej@kisti.re.kr)
-접수 및 행정관련 사항:KISTI연구관리실 최영진 (042-869-0947, 이메일:young@kisti.re.kr)
2016년도 외부개방형 창의연구사업 제안요구서
제안분야 1.
R&D 생산성 제고를 위한 국가차원의 IAI체제 구축(세부과제: 과학기술 정보융합을 통한 고부가가치 서비스 기반 구현)
제안 과제명 : 정보 추출을 위한 딥 러닝 기술 연구 및 응용
연구목적 및 필요성 : 대부분의 정보는 비구조화 텍스트이며, 이로부터 유용한 정보를 추출하기 위해서는 고성능의 정보 추출 기술이 필요하다.
- 정보 추출은 의미분석 기술 중 하나로, 형태소 분석, 품사 태깅, 개체명 인식 등 다양한 언어처리 핵심 기술들의 활용이 필요함
- 확장성 및 고성능을 보장하기 위해서는 정보 추출은 구조적 분류의 관점에서 접근해야 하며,이를 위해서는 해당 도메인에서의 적정량의 학습데이터와, 해당 데이터로부터 최적의 분류 함수를 얻을 수 있는 기계 학습 (machine learning)방법의 활용이 필요함
딥 러닝 기술은 최근 많은 각광을 받고 있는 기계 학습 방법으로, 각종 인공지능의 응용 태스크에 적용되면서 그 영역이 점차 확장되고 있음
- 정보 추출도 인공지능 응용 태스크 중 하나로 딥 러닝을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있는 가능성이 높음
- 정보 추출 문제를 위해 딥 러닝 방법을 특화한 원천 기술을 확보할 필요가 있음
- 정보 추출을 위한 딥 러닝 원천 기술을 이용하여, 응용 도메인 상에서 실제 적용 연구를 수행할 필요가 있음
제안분야 2.
Digital Science 기반의 국가·사회 현안 해결 지원 체제 구축(세부과제: 과학기술 빅데이터 공유·융합 체제 구축)
제안과제명 : Data Linking Ecosystem for Horizon Scanning
연구 목적 및 필요성 : In the international social environment that nations are now situated, in particular with highly-mobile populations, knowledge of the latest developments and changes in health, economic, political and other spheres is of crucial importance in helping government agencies and other social organizations to plan, and also to react to, adverse conditions.
Recent examples of these major social changes include those prompted by virus outbreaks such as MERS and SARS, and the current challenges for Europe around refugees as a result of the military conflicts in the Middle East.
KISTI seeks to investigate systems which may provide capabilities to understand these changes in near real-time, and help the government react in an appropriate manner where necessary.
In our society today the data sources are neither centralized, nor highly structured (e.g. databases or meta data). Therefore two approaches are necessary:
1. An ecosystem approach (many nodes of people and data cooperating), and
2. A data integration capability that is capable of rapidly assigning metadata and of linking data sources no matter where they originate.
The alternative architecture is centralization which has two drawbacks:
1. Enormous effort of ingesting, cleaning and updating data, and
2. Volatile nature of data sources means that agility to rapidly changing scenarios is impossible.
이상이며, 더 자세한 내용과 설명은 해당 링크를 클릭하면 된다.
