Acknowledgement
이 논문은 2023년도 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 기본사업으로 수행된 연구입니다. (과제번호: (KISTI)K-23-L01-C03-S01, (NTIS)1711198423)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.311-313
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Reproducibility Approach for Enhancing Accessibility of Deep Learning Models Using the Korea Research Data Commons
국가연구데이터커먼즈를 활용한 딥러닝 학습 모델 접근성 향상을 위한 재현 방안
- Sang-baek Lee (Research Data Sharing Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI)) ;
- Dasol Kim (Research Data Sharing Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI)) ;
- Sa-kwang Song (Research Data Sharing Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI)) ;
- Minhee Cho (Research Data Sharing Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI)) ;
- Mikyung Lee (Research Data Sharing Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI)) ;
- Hyung-Jun Yim (Research Data Sharing Center, Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI))
- 이상백 (한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터) ;
- 김다솔 (한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터) ;
- 송사광 (한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터) ;
- 조민희 (한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터) ;
- 이미경 (한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터) ;
- 임형준 (한국과학기술정보연구원 연구데이터공유센터)
- Published : 2023.11.02
Abstract
딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.
Keywords