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초록·키워드
피지컬 AI 분야는 정부의 R&D 투자에서 핵심 분야로 부상하고 있다. 본 연구는 유사도 측정을 바탕으로 한국의 피지컬 AI 연구개발(R&D) 프로그램 구조를 진단하고, R&D 프로그램 구조의 포트폴리오를 어떻게 개선할 수 있는지 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로 피지컬 AI 관련 키워드와 각 부처의 예산 문서에서 34개 R&D 프로그램의 데이터셋을 수집하고, S-BERT 모델을 기반으로 키워드와 프로그램 내용의 텍스트 토큰을 임베딩하여 코드화하였다. 코사인 유사도 검토 기반 유사도 포트폴리오로 정부 R&D와 피지컬 AI 핵심 영역의 부합도를 확인할 수 있었다. 피지컬 AI의 5대 핵심 영역은 한국의 34개 R&D 프로그램을 통해 대부분 전개되고 있었지만, 상위 5위권에서 로봇 테스트 필드 또는 AI 파운데이션 모델 프로그램이 핵심 영역과 가장 높은 부합도를 보였다. 시사점으로 본 연구에서 제시한 AI 모델 및 데이터 기반 유사도 포트폴리오 프레임워크는 R&D 프로그램 구조의 포트폴리오에 대한 진단을 통해 정책적 의사결정을 보완할 수 있다. 또한 한국은 R&D 포트폴리오를 피지컬 AI 모델 및 데이터 영역 중심으로 투자를 확대할 필요가 있다. 향후 연구로 텍스트 기반 유사도 측정 방법론, 피지컬 AI 분야 기술 갱신을 통해 정부 R&D 프로그램 포트폴리오의 효과성을 높이고자 한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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