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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
국토교통R&D 연구개발보고서에 대한 과제고유번호, 연구사업명, 연구과제명, 연구책임자, 당해년도 참여 연구원수(총인원수, 내부인원수, 외부인원수), 당해년도 연구비(정부연구비, 기업연구비, 계), 총 연구기간 참여 연구원수(총인원수, 내부인원수, 외부인원수), 총 연구비(정부연구비, 기업연구비, 계), 연구기관명 및 소속부서, 참여기업명, 참여연구기관명, 위탁연구, 내용, 색인어, 관련첨부파일 정보 제공
과제고유번호 17CTAP-C114956-02
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 건설 프로젝트 전주기 위험요인 관리 및 대응을 위한 딥러닝 기반 맞춤형 지식정보 서비스 시스템
총 연구기간 2016-06-24 ~ 2018-06-23
연구책임자 지석호 당해년도
참여 연구원수		 5명 당해년도
연구비		 정부 : 50,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 50,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 14명 총연구비 정부 : 100,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 100,000,000 원
연구기관명 서울대학교 산학협력단
등록 발간번호 -
ISBN -
최종 목표
신뢰성 있는 과학적 접근법을 통하여 건설 프로젝트의 전주기 위험요인 관리 및 대응을 위한 맞춤형 지식정보 서비스 시스템 개발
- 본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 구현된 의미기반 텍스트 검색 기능을 통해 건설 프로젝트 전주기에 걸친 위험요인을 각종 문서 정보로부터 자동 비교？분석, 요약하여 사용자에게 맞춤형으로 제공함으로써 위험요인 관리에 필요한 의사결정을 효과적으로 지원함.

세부 목표
○ 딥러닝 기법을 활용한 의미기반 검색 알고리즘 개발
- 위험요인 관련 비정형 텍스트 데이터베이스(DB) 구축
- 웹크롤링을 통한 데이터베이스(DB) 자동 확장
- 딥러닝 기법을 활용하여 사용자 검색어 의미 파악을 위한 코퍼스 구축
- 의미기반 검색 알고리즘 개발
- 검색 알고리즘 검증 및 평가

○ 맞춤형 검색 결과 요약 및 지식정보 생산 시스템 개발
- 머신러닝 기법을 활용한 건설 산업에 특화된 자연어 분석 및 생성 모델 개발
- 로봇저널리즘 기법을 활용한 검색 결과 자동 분석 및 요약문 생성 기술 개발
- 지식정보 축적 및 제공을 위한 사용자 인터페이스 개발
- 시스템 검증 및 평가

목표 설정 근거
○ 개발될 “딥러닝 기반 맞춤형 위험요인 지식정보 서비스 시스템”은 TRL 3단계 수준으로 관련 개념을 기술적으로 구현하기 위한 실험적 연구를 수행하여 본 연구의 가능성을 확인할 수 있는 수준의 시스템이 개발될 것임.
○ 본 연구진은 산재한 비정형 텍스트 데이터를 수집할 수 있는 다양한 빅데이터 오픈소스 활용 기술을 보유하고 있으며, 텍스트 데이터를 처리하여 유용한 지식정보를 추출할 수 있는 텍스트마이닝 기술을 보유하고 있음.
○ 자연어 이해 기술, 자연어 생성 기술 등 텍스트 데이터를 처리하여 지식정보화 할 수 있는 관련 기술은 지속적으로 연구 개발되고 있으며, 건설 산업에는 건설현장 안전, 시설물 유지관리, 해외건설 리스크 관리 등 건설 프로젝트 전주기에 걸쳐 위험요인 관리에 활용될 수 있는 방대한 양의 텍스트 데이터가 이미 존재함.
○ 또한, 본 연구 아이디어를 바탕으로 추후 지속적인 연구 개발을 통해 건설현장에서 활용 가능한 수준의 현장밀착형 시스템 개발이 가능할 것임.
색인어 한글 위험요인 딥러닝 의미기반 로봇저널리즘 자연어 처리
영문 Risk Deep Learning Semantic Robot Journalism Natural Language Processing
최종보고서 서울대학교 지석호_최종보고서_표지 포함.pdf   다운로드

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