과제정보
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학 ICT 연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2018-0-01417).
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비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리가 힘들어 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 관계 추출 작업은 문장 내 단어 간 속성 또는 관계를 예측하여, 문장을 구조적으로 표현한다. 자연어처리 기법인 Dual Supervision 모델은 인간이 레이블한 데이터와 기계가 레이블한 데이터를 기반으로 기존 모델보다 적은 리소스로 관계를 예측한다. 해당 자연어 처리 모델을 이미지 처리에도 적용하여 기존 방법보다 적은 리소스를 이용하여 이미지에 대한 내용을 구조적으로 나타내는 모델을 제안하였으며, 실험을 통해 효율적인 이미지 객체 관계 추출이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학 ICT 연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2018-0-01417).