• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.439-443
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• 2021

기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.112-115
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• 2021

최근 가상현실 및 증강 현실에 대한 관심도가 높아지면서, 깊이 추정, 객체 인식, 영상 분할 등의 다양한 컴퓨터 비전 알고리즘을 360° 영상에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중, 다수의 RGB 카메라를 활용하여 3 차원 정보를 추출하는 깊이 추정 기술은 보다 나은 몰입감을 제공하기 위한 핵심 기술이다. 그러나 깊이 추정 알고리즘의 객관적 성능 평가를 위한 정제된 360° 영상 데이터셋은 극히 부족하며, 이로 인하여 관련 분야 연구에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 객관적인 알고리즘 성능 평가가 가능하며, 정제된 360° 동영상 데이터셋을 제안하고, 추후 다양한 360° 영상 응용 알고리즘 개발에 활용하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.343-344
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매유 유용하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인데이터베이스에 등재된 국내 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보를 추출하고 데이터 정제 및 학과유형 분류 처리를 통해 학과정보 데이터셋을 구축하였다. 학과정보 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였으며, 모델 성능 평가 결과는 한글 학과정보 기준 98.6%와 영문 학과정보 기준 97.6%의 정확률로 측정되었다. 향후 과학기술 분야별 지적관계 분석 및 논문 주제분류 등에 학과정보 자동분류 처리기의 활용이 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.437-440
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• 2020

최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.302-313
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• 2023

본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.255-256
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• 2020

인물에 대한 얼굴 이미지 데이터를 수집할 때 유효하지 않은 데이터를 수작업으로 걸러내는 것은 많은 시간과 인력의 투자를 필요로 한다. 얼굴 데이터 셋을 생성할 때 FaceNet을 거쳐 불필요한 정보들을 미리 걸러내고, 사람이 직접 얼굴 데이터의 유효성을 체크하는 수고를 덜어 얼굴 데이터 셋 생성에 있어서의 번거로움을 줄이고자한다. 본 논문에서는 FaceNet을 통해서 얼굴 이미지 데이터에 대한 데이터 수집 시, 더욱 좋은 성능으로 정제된 데이터 셋을 생성하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.13-14
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• 2021

본 논문은 생성모델의 학습데이터 제작기법에 대한 실험 및 결과와 향후 관련 연구의 방향을 기술한다. GAN으로 대표되는 생성모델이 아티스트에게 얼마만큼의 만족도와 영감을 주는지를 비교 실험 및 평가하기 위해서는 정제된 학습데이터가 필요하다. 하지만 현실적으로 아티스트의 작품은 데이터 세트를 만들기에는 그 수가 적고 인공지능이 학습하기에도 정제되어있지 않다. 2차 가공작업을 통하여 아티스트의 원본 작업과 유사한 데이터 세트의 구축은 생성모델의 성능향상을 위해 매우 중요하다. 연구의 결과 생성모델이 표현하기 어려운 스타일의 작가 작품을 선정한 뒤 최적의 학습데이터를 만들기 위한 다양한 실험과 기법을 통해 구축한 데이터 세트를 생성모델 알고리즘에 적용하고 실험을 통해 창작자의 작품제작 의도인 작가 진술에 최대한 유사한 이미지의 생성과 더 나아가 작가가 생각하지 못했던 창조적 모방의 결과물을 도출하였고 작가평가를 통해 높은 만족도를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.712-714
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• 2022

스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.