본 연구에서는 귀납 학습을 통한 딥러닝 모델에서 다양한 추상적 내부 심볼릭 지식을 추출하고 이를 이용해 사람이 읽을 수 있는 지식 그래프 형태로 변환하는 기술과 내부 심볼릭 지식에 대해 불확실성 정도를 반영한 심볼릭(KBN)을 생성하는 기술을 개발하며, 지식 확장을 위해 확실성이 반영된 기존 지식베이스(KBH)내 존재하는 유사 지식간 규칙 학습 방법을 새로운 지식에 적용하는 기술 개발을 목표로 하고 있습니다.