Final Goal
LBA-에이전트 브레인 핵심 기술 개발과 실환경 검증
불확실성을 자각하고 외부와 질의응답하며 지속 학습하는 에이전트 지능 시스템을 구현하고, 실제 서비스 환경에서 기술의 성능과 적용 가능성을 검증합니다.
People-Centered AI Core Technology Program
스스로 불확실성을 자각하며 질문하면서 성장하는 에이전트 기술 개발
불확실성을 자각하고 외부 대상과 질의응답하면서 지속적으로 학습하고 성장하는 LBA-에이전트 브레인 핵심 기술을 개발하고, 다중 도메인 검증과 실증 서비스를 통해 실환경 적용성을 확인하는 정부 R&D 과제입니다.
연구기간 2022.04.01 - 2026.12.31
주관기관 한국전자통신연구원
공동연구기관 6개 기관
4개 기술검증 시나리오 + 2개 실증 서비스
과제 개요
기존 인공지능 에이전트는 학습하지 않은 상황에서 자신의 한계를 자각하기 어렵습니다. 본 과제는 에이전트가 스스로 모르는 것을 인지하고, 질문으로 불확실성을 해소하며, 획득한 지식을 바탕으로 계속 성장하는 기술 체계를 구축하는 데 초점을 둡니다.
Research Scope
핵심기술, 플랫폼, 데이터, 서비스 실증까지 포함
핵심 알고리즘 연구에 머무르지 않고 SW, 데이터셋, 플랫폼, 검증 시나리오, 실증 서비스까지 연결해 연구개발 결과의 재사용성과 현장 활용성을 함께 확보합니다.
3대 핵심기술
제안서에서 정의한 LBA-에이전트 브레인의 세 축은 인지, 질문, 성장 학습의 연결 구조로 설계되어 있습니다.
UMC
불확실성을 자각하는 멀티모달 인지
에이전트가 환경과 상황의 변화를 접했을 때 스스로 아는 것과 모르는 것을 구분하며, 멀티모달 지식 축적과 불확실성 지각을 수행하는 기술입니다.
UQG
불확실성 기반 질문 생성
해소가 필요한 불확실성을 중심으로 질문을 만들고, 적절한 대상에게 질의해 응답을 해석함으로써 필요한 정보를 획득하는 기술입니다.
OCL2
열린 세계 지식 성장 학습
질의응답을 통해 새롭게 얻은 지식을 바탕으로 열린 세계 환경에서도 더 정확한 인지와 추론이 가능하도록 에이전트의 능력을 계속 확장하는 기술입니다.
검증 및 실증 전략
핵심기술은 다양한 응용 시나리오와 실증 서비스로 연결되어 실제 환경 대응력을 검증합니다.
Verification Scenarios
4개 기술검증 시나리오
AI 데이터 정제
장면과 스토리 이해
의사결정 지원
환경 이해와 절차 추론
데이터 불확실성 검출, 멀티모달 이해, 질의응답 기반 성장 학습, 절차 지식 추론을 서로 다른 도메인에서 검증해 기술 범용성을 확인합니다.
Pilot Services
2개 실증 서비스
- 지속성장 영상진단 에이전트
- 학습자 상태 불확실성 기반 교육 에이전트
실제 응용 서비스 맥락에서 질문 기반 학습과 지식 성장 기술의 적용성을 검증합니다.
추진 단계
과제는 핵심기술 확보와 플랫폼 통합, 그리고 실환경 서비스 검증의 두 단계로 추진됩니다.
Phase 1
핵심기술 개발과 시스템 통합
1차년도부터 3차년도까지는 불확실성 자각, 질문 생성과 응답 해석, 성장 학습 기술을 확보하고 이를 LBA-에이전트 브레인 플랫폼으로 통합하는 데 집중합니다.
- 멀티모달 지식 구축과 불확실성 인지 기반 기술 확보
- 질의 생성과 지식 성장 학습 기반 기술 확보
- 플랫폼 개발과 AI 데이터셋 정제 시나리오 검증
Phase 2
기술 심화와 실환경 서비스 검증
4차년도부터 5차년도까지는 오픈셋 환경 대응, 질문 방식 고도화, 플랫폼 공개, 실증 서비스 적용을 통해 기술 적용성과 사업화 가능성을 높입니다.
- 에이전트 간 지식 전이와 실증 플랫폼 설계
- 공개 SW 및 데이터셋 공개
- 2개 실증 서비스 기반 기술 검증
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