관리번호

AI국제공동연구-01

공모방식

품목공모

과제명

인공지능 핵심 알고리즘 연구

Fundamental Research in Artificial Intelligence

연구목표/연구내용

□ (연구목표) 주변 세계를 인식하고 상호작용하며 자신의 세계모델을 학습해 나감으로써 지속적으로 성장하고 스스로 발전하는 차세대 인공지능 개발

(Goal) Develop the next-generation Artificial Intelligence that continues to improve itself by perceiving the surrounding environment, interacting with the world, and learning its own world model.

ㅇ (평생 체화 학습) 새로운 환경에 자율적으로 빠르게 적응하는 체화된(embodied) 에이전트를 위한 평생학습(life-long learning) 기술을 연구하고, 이를 통해 메타학습 및 연속학습을 포괄하는 높은 데이터효율을 가지는 인공지능 알고리즘, 시스템 개발 및 체계적 평가 수행

(Life-Long Embodied Learning) Develop and evaluate sample-efficient, life-long learning AI algorithms and systems, such as meta-learning and continual learning, for controlling embodied agents that can rapidly and autonomously adapt to new environments.

ㅇ (세계 모델링) 멀티모달 데이터로부터 세계모델(world model)을 구성하는 인공지능 에이전트 및 모델 기술을 연구하고, 이를 통해 일관성있고 해석가능한 방식으로 환경에 대한 추론과 계획을 수행하는 알고리즘 개발 및 체계적 평가 수행

(World Modeling) Develop and evaluate AI algorithms for building a world model from multimodal data sources that can reason and plan about the environment in a causally-consistent and interpretable way.

□ (연구내용)

‣ 한국 컨소시엄(Korea Consortium)

ㅇ 현실 세계에서 동작하는 체화된(embodied) 에이전트를 위한 인공지능 알고리즘 개발

- 체화된 에이전트를 위한 멀티모달 대규모 인공지능 모델들을 개발하고 적용성(applicability)과 학습 데이터 효율(sample efficiency) 개선 연구

- 평생학습에 기반한 해석가능하고 설명가능한 세계모델을 개발하여 현장 또는 원격으로 인간-로봇 상호협력적인 계획, 평가 및 수행을 연구

ㅇ Developing AI algorithms for embodied agents in real world

- Investigating the applicability and sample efficiency of multimodal large-scale AI models in the context of embodied agents.

- Developing interpretable and explainable world models based on the life-long learning paradigm that enable human-robotics collaborative planning, evaluation, and execution onsite and/or remotely.

‣ 뉴욕대학교 컨소시엄(NYU Consortium)

ㅇ 인과관계를 인식하고 제어가능한 세계모델을 수립하는 인공지능 알고리즘 개발

- 오프라인 및 온라인에서 취득된 데이터를 바탕으로 세계모델을 학습하는 자기지도(self-supervised) 학습 알고리즘 개발 및 체계적 평가

- 인과관계를 인식하면서 평생학습을 수행하는 학습 알고리즘을 개발하여 세계모델 제어가능성 개선 및 체계적으로 평가

ㅇ Developing AI algorithm for building causality-aware and controllable world models.

- Developing and assessing self-supervised learning algorithms for the world model from the mix of offline and online observations.

- Developing and evaluating causality-aware, life-long learning algorithms for improving the controllability of world models.

‣ 협력연구(Joint Research)

ㅇ 주어진 목적에 따라 계획, 평가 및 수행을 가능하게 하는 자기지도(self-supervised) 학습 기반의 세계모델 개발 및 개선

- 기존의 자기지도학습 알고리즘들은 대부분 특정 상황에 대한 예측 모델링에 집중하고 있어 장기적인 계획에 성공을 보장하지 못하기에, 체화된 에이전트가 장기적인 계획에 따른 임무 수행을 지원하는 자기지도학습 알고리즘 개발

ㅇ Adapting and improving self-supervised learning-based world models to incorporate goal-driven planning, evaluation, and execution.

- Existing self-supervised learning algorithms often focus on predictive modeling of an episode, which may not guarantee success in long-term planning. The goal of this research is to improve and develop self-supervised learning algorithms that support the execution of an embodied agent based on long-term planning.

ㅇ 시뮬레이션과 실세계 모두에 대해 메타학습, 지속학습, 자기지도학습을 포괄하는 평생학습 패러다임을 위한 엄밀하고 체계적인 평가 프레임워크 탐구 및 개발

- 제안된 평가 프레임워크는 규정화된(prescriptive) 수행 계획을 포함하는 알고리즘의 다양한 측면들에 대한 체계적 평가 필요

ㅇ Investigating and developing rigorous evaluation/assessment frameworks for life-long learning paradigms, such as meta-learning, continual learning, and self-supervised learning, in both simulation and real world.

- Such assessment frameworks must evaluate multiple aspects of algorithms’ performances, such as prescriptive execution planning.

연구기간 및 예산

ㅇ (연구기간) 5년 이내 (54개월)

* 1차 년도(2024년) : 2024.7.~12월(6개월)

ㅇ (정부지원연구개발비)

구분		기간	정부지원연구개발비*
			한국	NYU
1단계	1년차	2024.7월 ~ 2024.12월	1,100백만원	826백만원
	2년차	2025.1월 ~ 2025.12월	2,200백만원	1,651백만원
	3년차	2026.1월 ∼ 2026.12월	2,200백만원	1,651백만원
2단계	4년차	2027.1월 ∼ 2027.12월	2,200백만원	1,651백만원
	5년차	2028.1월 ∼ 2028.12월	2,200백만원	1,651백만원
합계		-	9,900백만원	7,430백만원

* 연차별 정부지원연구개발비는 예산편성 상황에 따라 변동될 수 있음

특이사항

ㅇ 국내 연구기관은 글로벌 AI 프론티어랩에 참여연구원 파견

과제특징

국제공동(O), 혁신도약형( ), 사회문제해결형( ), 경쟁형(일반)( ), 경쟁형(챌린지)( ), 표준화연계( ), 사업화연계( ), IP-R&D연계( ), 소재부품장비( ), SW자산뱅크등록( ), 공개SW(O), 기술료비징수(O), 일자리연계( ), 규제샌드박스( ), 연구데이터공개( ), 보안과제( )

관리번호

AI국제공동연구-02

공모방식

품목공모

과제명

인공지능 핵심 신뢰책임성 연구

Responsible Artificial Intelligence

연구목표/연구내용

□ (연구목표) 인공지능이 사회에 미치는 이미 발생하고 있거나 발생 가능한 영향을 조사/관찰하고, 인공지능의 책임 있는 개발 및 결과 배포를 보장하기 위한 협력 연구

(Goal) Investigating the existing and potential impacts of artificial intelligence (AI) on society and producing recommendations to ensure the responsible development and deployment of AI.

ㅇ (데이터 생애주기연구) 인공지능의 올바른 활용을 위해, 인공지능 사용 맥락에서 데이터 수명 주기 조사 및 정형화

- 인공지능의 광범위한 배포 및 발전에 따라, 인공지능 시스템을 설계, 개발 및 배포하는 방법에서 투명성 보장의 중요성 부각. 데이터는 인공지능 기술의 핵심이므로 투명하고 책임감있는 데이터 수명주기 관리 시스템을 엄격하게 연구, 조사 및 개발 필요

ㅇ (Data Lifecycle in AI) Investigating and formalizing the life cycle of data in the context of its use in AI.

- As AI is deployed more widely and developed further, it becomes increasingly more important to ensure that there is transparency in how these AI systems are designed, developed and deployed. As data is at the core of AI, we must rigorously study, investigate and develop transparent and responsible data lifecycle management systems.

ㅇ (거대 인공지능 모델과 그 의미) 거대 인공지능 모델 기반 시스템 개발 방법론의 위험성 평가

- 인공지능을 책임감있게 사용하려면 거대 인공지능 모델의 구축 및 활용 과정에서 사용되는 다양한 기술과 이에 따른 결과에 내재되어 있는 위험성 평가를 위한 적극적이고 새로운 접근 방식 도출 필요. 거대 인공지능 모델 관련 시스템과 활용 기술의 위험을 사전에 평가하기 위한 새로운 평가 프레임워크 설계 및 개발

ㅇ (Large-scale AI and its implications) Assessing risks of developing and deploying large-scale AI systems, and developing rigorous algorithmic solutions.

- Responsible use of AI requires proactive and novel approaches to evaluating the risks of large-scale AI algorithms. The goal is to design and develop such new evaluation frameworks for proactively assessing the risks of large-scale AI algorithms, and to use it to guide the development and improvement of AI algorithms.

ㅇ (인공지능의 법적, 정책적, 사회적 영향성) 정책적이고 사회적인 문제 방지를 위해 미래 인공지능 기술과 서비스 배포 과정에 검토가 필요한 법률적 프레임워크 준비 및 타당성 조사

- 인공지능 기술의 빠른 확산에 따라 사회에 미치는 영향이 커질 것으로 예상되므로, 기존 법률 및 규제 프레임워크 준비성에 대한 조사연구를 통해 국제적으로 통용 가능한 법률 및 정책적 보완점 도출 필요

ㅇ (Legal, policy and social implications of AI) Investigating the preparedness and adequacy of existing and potential legal frameworks for deploying future AI

- The impact of AI in society is expected to grow rapidly as AI is deployed more widely. It is a question whether existing legal and regulatory frameworks are adequately prepared, and it is the goal of this project to investigate the existing legal and regulatory frameworks in the context of large-scale AI.

□ (연구내용)

‣ 한국 컨소시엄(Korea Consortium)

ㅇ 해석, 검증, 수정 가능한 인공지능 알고리즘 개발 및 평가기술 연구

- 백도어, 적대적 사례, 탈옥 등 기존 거대 인공지능 모델의 외부 공격에 대한 보완성 평가 기술개발

- 사용자가 거대 인공지능 모델의 기능성과 잠재적 위험성 수준을 상충하며 제어할 수 있는 학습, 추론 알고리즘 개발 및 개선 기술 연구

- 다양한 사례 이슈를 기반으로 인공지능 모델의 정확성과 행동 패턴의 문제점을 평가할 수 있는 해석 가능하고 설명 가능한 알고리즘을 개발하고, 분석된 문제의 정확성 보장을 위해 인공지능 모델을 수정하고 보완할 수 있는 알고리즘 연구

ㅇ Developing and evaluating interpretable, verifiable and fixable AI algorithms

- Assessing the issues related to existing large-scale AI models, such as backdoors, adversarial examples and jailbreaking.

- Developing and improving learning and inference algorithms so that users maintain the controllability to trade off between the level of functionality and potential risks of large-scale AI models.

- Developing interpretable and explainable AI algorithms that enable us to assess the accuracies and behaviours of AI models on sub-populations and subsets of problem instances, and developing AI algorithms that fix the AI models to ensure desirable levels of accuracy across all sub-populations and problem instances.

ㅇ 한국 문화 및 사회적 맥락에서 거대 인공지능 모델의 위험성을 평가하기 위한 프레임워크 개발

- 한국의 문화사회적 맥락에서 거대 인공지능 모델에 내재되어 있는 언어적, 문화적 편향성을 평가하기 위한 평가 프레임워크 개발

- 개발된 프레임워크에서 한국의 사회언어적 관점으로 거대 인공지능 모델의 편향성을 평가하고, 이를 완화하기 위한 알고리즘 개발

o Developing the framework for assessing the risks of large-scale language models in the context of Korean culture and society.

- Developing assessment frameworks for evaluating linguistic and cultural biases encoded in large-scale models in the context of Korean culture and society.

- Assessing large-scale AI models under these frameworks and developing algorithms to mitigate identified biases.

‣ 뉴욕대학교 컨소시엄(NYU Consortium)

ㅇ 미래 인공지능 알고리즘의 사회적 영향과 공정성의 맥락에서 인공지능 데이터의 수명주기 관리 및 평가 기술개발

- 인공지능 데이터 라이프사이클의 각 단계가 사회에 미치는 영향의 공정성과 형평성 평가 기술개발

- 투명하고 책임감 있는 데이터 수명주기 관리 시스템 구현 및 배포를 위한 지침 개발

- 통계적 워터마킹 및 디지털 핑거프린팅을 포함하여 인공지능의 데이터 수명 주기에 따라 생성된 다양한 데이터를 추적하기 위한 알고리즘 및 프레임워크 평가 기술개발

ㅇ Assessing and developing data lifecycle management for AI in the context of the social impact and fairness of future AI algorithms.

- Assessing the effect of each stage in the data life cycle for AI on society, from the perspective of fairness and equity.

- Developing guidelines for implementing a transparent and responsible data lifecycle management system.

- Developing and evaluating algorithms and frameworks to track various data produced along the data life cycle for AI, including statistical watermarking and digital fingerprinting.

ㅇ 미국의 사회/언어적 맥락에서 대규모 언어 모델의 위험을 평가하기 위한 프레임워크 개발

- 한국 연구자들과 협력하여 미국의 사회문화적 맥락에서 거대 인공지능 모델에 내재되어 있는 언어적, 문화적 편견을 평가하기 위한 평가 프레임워크 개발

- 개발된 프레임워크에서 미국의 사회언어적 관점으로 거대 인공지능 모델의 편향성 평가 및 이를 완화하기 위한 알고리즘 개발

ㅇ Developing the framework for assessing the risks of large-scale language models in the context of USA.

- Developing assessment frameworks for evaluating linguistic and cultural biases encoded in large-scale models in the context of USA, in collaboration with Korean researchers.

- Assessing large-scale AI models under these frameworks and developing algorithms to mitigate identified biases.

‣ 협력연구(Joint Research)

ㅇ 거대 인공지능 모델을 훈련하고 배포하기 위해 데이터 사용 과정에 필요한 양국 (한-미)의 법적 문제와 영향성 조사

- 거대 인공지능 모델 기반 시스템 배포와 활용을 지원하는 양국의 법률 및 정책 프레임워크 조사 및 평가

- 책임있는 인공지능의 개발과 배포를 위해 권장해야 하는 협의체와 법적 프레임워크를 양국이 함께 구축하고, 블랙박스 인공지능 시스템의 감시, 데이터 수집‧관리 지침, 모범 사례 등을 함께 논의하고 도출하여 공개

ㅇ Investigating the legal issues and implications of data use for training and deploying large-scale AI models.

- Investigating and assessing the existing legal and policy frameworks for their preparedness in deploying large-scale AI systems, both in Korea and USA.

- Developing and recommending governance and legal frameworks for responsible development and deployment AI, along with guidelines and best practices for auditing black-box AI systems as well as data collection and management.

연구기간 및 예산

ㅇ (연구기간) 5년 이내 (54개월)

* 1차 년도(2024년) : 2024.7.~12월(6개월)

ㅇ (정부지원연구개발비)

구분		기간	정부지원연구개발비*
			한국	NYU
1단계	1년차	2024.7월 ~ 2024.12월	770백만원	578백만원
	2년차	2025.1월 ~ 2025.12월	1,540백만원	1,155.5백만원
	3년차	2026.1월 ∼ 2026.12월	1,540백만원	1,155.5백만원
2단계	4년차	2027.1월 ∼ 2027.12월	1,540백만원	1,155.5백만원
	5년차	2028.1월 ∼ 2028.12월	1,540백만원	1,155.5백만원
합계		-	6,930백만원	5,200백만원

* 연차별 정부지원연구개발비는 예산편성 상황에 따라 변동될 수 있음

특이사항

ㅇ 국내 연구기관은 글로벌 AI 프론티어랩에 참여연구원 파견

과제특징

국제공동(O), 혁신도약형( ), 사회문제해결형( ), 경쟁형(일반)( ), 경쟁형(챌린지)( ), 표준화연계( ), 사업화연계( ), IP-R&D연계( ), 소재부품장비( ), SW자산뱅크등록( ), 공개SW(O), 기술료비징수(O), 일자리연계( ), 규제샌드박스( ), 연구데이터공개( ), 보안과제( )

관리번호

AI국제공동연구-03

공모방식

품목공모

과제명

인공지능 핵심 헬스케어 연구

Artificial Intelligence for Healthcare

연구목표/연구내용

□ (연구목표)  End-to-end 헬스케어를 위한 인공지능 개발 및 평가

(Goal) Developing and evaluating artificial intelligence (AI) for end-to-end healthcare.

ㅇ (의료 시스템) 의료 영상과 임상 데이터를 포함한 대규모 건강 기록 분석을 위한 멀티모달 인공지능 알고리즘 개발 및 평가

- 최근 대규모 언어 모델을 포함한 AI 기술의 발전은 의료 시스템의 건강 기록에서 다양한 형태의 데이터(의료 영상, 임상 데이터, 텍스트 기록 등)를 종합적으로 분석하여 진단, 치료, 예방 등 의료 전반에 걸쳐 획기적인 발전 가능성이 있음. 이러한 가능성을 실현하기 위해 의료 영상과 임상 데이터를 포함한 대규모 건강 기록을 분석하는 멀티모달 AI 알고리즘 개발 및 평가

ㅇ (Health Systems) Developing and evaluating multimodal AI algorithms for analyzing large-scale health records, including medical images and clinical data.

- Recent advances in large-scale AI, including large language models, have a great  potential to enable us to build a holistic reasoning and predictive model that seamlessly integrates multi-modal data from health records at a health system. The goal is to investigate this potential by developing and evaluating multimodal AI algorithms for large-scale health records.

ㅇ (개인 맞춤형 치료) 개인 맞춤형 데이터 분석 및 예측/진단을 위한 고도화된 인공지능 알고리즘 개발 및 평가

- 개인 건강 데이터를 기반으로 한 자동 분석 및 진단은 대규모 개인 맞춤형 치료 개선에 큰 잠재력을 가지고 있음. 이러한 가능성을 실현하기 위해 노이즈가 있고 불완전한 환경에서도 개인 건강 데이터를 분석하고 대규모로 개인 맞춤형 예측 및 진단을 제공할 수 있는 인공지능 알고리즘 개발 및 평가

ㅇ (Personalized Care) Developing and evaluating advanced AI algorithms for processing and analyzing noisy and incomplete personal data and personalized prediction/diagnosis.

- Automatic analysis of and diagnosis based on personal health data has a great potential to improve personalized care at scale. The goal is to investigate this potential by developing and evaluating AI algorithms for analyzing noisy and incomplete personal data and providing personalized prediction and diagnosis at scale.

□ (연구내용)

‣ 한국 컨소시엄(Korea Consortium)

ㅇ 대규모 건강 기록 분석 인공지능 평가 프레임워크 개발

- 인공지능이 대규모 건강 기록을 분석하는 능력을 평가하는 것은 의료 전문가가 건강 기록을 이해하는 방식을 평가하는 것과는 근본적으로 다른 접근이 필요. 인공지능이 다음과 같은 능력을 가지고 있는지 평가하는 신뢰할 수 있는 프레임워크를 개발하는 것이 목표: 1) 대규모 멀티모달 건강 기록 이해, 2) 이해를 기반으로 한 의료적 추론 수행. 개발되는 평가 프레임워크는 실제 의료 현장에서의 활용과 직접적인 연관성을 가져야 함

ㅇ Developing a novel evaluation framework targeted at AI for analyzing large-scale health records, including medical images and clinical data.

- Evaluating an AI’s understanding of large-scale health records requires a different approach than evaluating a human’s understanding of health records. The goal is to construct a reliable framework to evaluate whether an AI can: 1) understand large-scale multi-modal health records, and 2) perform clinical reasoning based on the understanding. This to-be-developed evaluation framework should have a direct connection to real-world usage.

ㅇ 한국 의료 시스템에서 환자 진행 상황 예측 인공지능 알고리즘 개발 및 검증

- 한국의 의료 코드, 진단 절차 등 한국 의료 환경 특징을 고려한 인공지능 알고리즘 개발

- 의료 전문가들과 협력하여 개발된 인공지능 예측 결과가 의료 결정, 자원 배분, 환자 치료 결과에 미치는 영향 평가

ㅇ Developing and assessing AI algorithms for patient progress forecasting algorithms in Korea’s healthcare systems.

- Developing AI algorithms specifically suited for Korean patient data and healthcare landscape (e.g., incorporating Korean medical codes and diagnostic procedures)

- Collaborating with healthcare professionals to assess the impact of AI-powered forecasts on clinical decision-making, resource allocation, and patients outcomes.

ㅇ 실제 의료 환경에서 AI 기반 개인 맞춤형 치료 및 디지털 치료의 잠재력 검증

- 의료 서비스 제공기관 및 관련 기술 보유기업 등 외부 파트너와 협력하여 파일럿 연구를 수행하여 실제 임상 환경에서 인공지능 기반 맞춤형 치료의 실행 가능성과 효과 검증 필요. 인공지능이 어떻게 개별 환자의 특징과 상태에 맞게 치료 계획, 약물 관리, 예방 조치를 맞춤형으로 할 수 있는지를 분석하고 파일럿 연구를 통해 치료 효과 개선 여부 평가

ㅇ Investigating and assessing the potential of AI-driven personalized care and digital therapies in the real world, in potential collaboration with external partners.

- Conducting pilot studies with potential external partners, such as healthcare providers and technology companies. These pilot studies will test the feasibility and effectiveness of AI-powered personalized care in improving patient outcomes, within a real-world clinical setting. It should involve analyzing how AI can tailor treatment plans, medication management, and preventative measures to individual patient needs and conditions.

‣ 뉴욕대학교 컨소시엄(NYU Consortium)

ㅇ 대규모 건강 기록 기반 환자 진행 상황 예측 인공지능 알고리즘 개발

- 다양한 형태의 의료 기록 데이터(진료 기록, 검사 결과, 처방 기록 등)를 이용하여 대규모 언어 모델을 훈련하고 이를 활용하여 환자의 향후 건강 상태 예측

ㅇ Developing AI algorithms for patient progress forecasting based on large-scale health records.

- A large-scale language model is trained to model a series of health records for each patient, in order to enable forecasting of patient’s progression.

ㅇ 원시 영상 신호(인간이 읽을 수 없는)로 직접 진단하는 인공지능 진단 알고리즘 개발

- 인간이 직접 판독하기 어려운 원시 영상 신호를 진단 결과로 직접 매핑하는 인공지능 알고리즘 개발이 목표임. 기존 방식처럼 재구성한 영상을 기반으로 진단한 결과와 비교한 인공지능 알고리즘 평가

* 예) MRI 검사에서 얻을 수 있는 k-space 데이터와 같은 원시 영상 신호를 활용하여 진단 결과를 예측하는 알고리즘 훈련

ㅇ Developing AI diagnosis algorithms that map (non-human-readable) raw imaging signal directly to diagnoses.

- An AI algorithm is trained to predict the diagnostic outcome from raw imaging signals, such as k-space observation from MRI. This outcome is compared against the predicted diagnosis outcome from reconstructed images.

‣ 협력연구(Joint Research)

ㅇ 멀티모달 의료 기록 통합을 위한 대규모 인공지능 알고리즘 개발 및 평가

- 의료영상 데이터(CT, MRI, PET 등), 텍스트 기록(진료 기록 등), 실험실 검사 결과 등 다양한 형태의 데이터로 구성된 대규모 의료 기록을 활용하여 대규모 멀티모달 언어 모델을 훈련하고, 훈련된 모델은 멀티모달 의료 데이터를 통합적으로 이해하여 건강 기록 분석의 파운데이션 모델로 활용

ㅇ Development and evaluation of large-scale AI algorithms for multimodal medical record integration

- Developing multimodal AI algorithms to seamlessly integrate imaging (CT, MRI, PET and others), clinical notes and lab measurement from large-scale health records.

- A large-scale multimodal language model is trained to seamlessly integrate imaging, clinical notes and lab measurement, to serve as the foundation model of health records.

ㅇ 임상 응용을 위한 AI 기반 개인 맞춤형 알고리즘 평가

- 인공지능은 개인 맞춤형 질병 예측/진단 개발에 있어 큰 잠재력을 보유하고 있으며, 이는 디지털 치료 및 맞춤형 치료 발전 촉진 가능. 신경계 및 정신질환과 같은 특정 질환 영역을 대상으로 임상 응용이 가능한 인공지능 기반 맞춤형 시스템 개발 및 평가

ㅇ Evaluating AI-based personalized algorithms for clinical applications.

- AI has a great promise in building personalized prediction/diagnosis models, which can facilitate the development of digital therapies as well as personalized health care. The goal is to develop and assess AI-based personalized systems for clinical applications, such as neurological and psychiatric conditions.

연구기간 및 예산

ㅇ (연구기간) 5년 이내 (54개월)

* 1차 년도(2024년) : 2024.7.~12월(6개월)

ㅇ (정부지원연구개발비)

구분		기간	정부지원연구개발비*
			한국	NYU
1년차	1년차	2024.7월 ~ 2024.12월	870백만원	656백만원
	2년차	2025.1월 ~ 2025.12월	1,642.5백만원	1,311백만원
	3년차	2026.1월 ∼ 2026.12월	1,642.5백만원	1,311백만원
2년차	4년차	2027.1월 ∼ 2027.12월	1,642.5백만원	1,311백만원
	5년차	2028.1월 ∼ 2028.12월	1,642.5백만원	1,311백만원
합계		-	7,440백만원	5,900백만원

* 연차별 정부지원연구개발비는 예산편성 상황에 따라 변동될 수 있음

특이사항

ㅇ 국내 연구기관은 글로벌 AI 프론티어랩에 참여연구원 파견

과제특징

국제공동(O), 혁신도약형( ), 사회문제해결형( ), 경쟁형(일반)( ), 경쟁형(챌린지)( ), 표준화연계( ), 사업화연계( ), IP-R&D연계( ), 소재부품장비( ), SW자산뱅크등록( ), 공개SW(O), 기술료비징수(O), 일자리연계( ), 규제샌드박스( ), 연구데이터공개( ), 보안과제( )