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- 데이터 지능 및 학습 연구실(지도교수: 이종욱 교수) 웹 정보 검색 및 자연어 처리 분야 저명한 국제 학술대회(WSDM, WWW, NAACL)에 3편의 논문 게재
- 데이터 지능 및 학습 연구실(지도교수: 이종욱 교수) 웹 정보 검색 및 자연어 처리 분야 저명한 국제 학술대회(WSDM, WWW, NAACL)에 3편의 논문 게재 1. Minjin choi, Yoonki Jeong, Joonseok Lee, Jongwuk Lee, “Local Collaborative Autoencoders” ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 2021 2. Minjin choi, Jinhong Kim, Joonseok Lee, Hyunjung Shim, Jongwuk Lee, “Session-aware Linear Item-Item Models for Session-based Recommendation” The Web Conference (WWW), 2021 3. Minjin choi, Sunkyung Lee, Eunseong Choi, Heesoo Park, Junhyuk Lee, Dongwon Lee, Jongwuk Lee, “MelBERT: Metaphor Detection via Contextualized Late Interaction using Metaphorical Identification Theories,” Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), 2021 참여 연구원 명단 최민진, 정윤기, 김진홍, 이선경, 최은성 (왼쪽부터) 1. 사용자 선호도의 지역적 특성을 고려한 추천 모델 개발 (WSDM 2021). 추천 모델은 사용자의 숨겨진 선호도를 추론하여 사용자가 선호하는 소량의 정보를 효과적으로 제공하기 위한 학습 모델을 의미한다. 최근 연구되는 많은 수의 추천 모델은 사용자간 유사한 평점 패턴을 기반으로 추천 결과를 제공하는 협업 필터링을 기반으로 하고 있다. 본 연구진은 기존의 협업 필터링 모델이 모든 사용자의 패턴을 고려하여 학습하기에 특정 사용자의 선호도를 효과적으로 파악하는데 어려움이 있음을 발견하고, 이를 개선하기 위해 지역적 패턴을 고려하여 학습할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법을 통해 기존 추천 모델 대비 정확도가 7.95%까지 개선될 수 있음을 확인하였다. 2. 선형 기반 세션 추천 모델 개발 (WWW 2021). 최근 주목을 받고 있는 세션 기반 추천 모델은 (1) 사용자의 정보를 요구하지 않으면서 (2) 특정 세션 내에서 사용자의 숨겨진 선호도를 파악하여 추천 결과를 제공하는 것을 목적으로 한다 (아래 그림 참고). 이와 같은 방식은 사용자 정보를 요구하지 않아 범용적으로 활용성이 높은 장점이 있으나, 기존의 추천 모델 대비 데이터의 희소성이 대폭 증가하여 정확도를 높이기 어려운 단점이 있다. 또한, 실시간으로 결과를 빠르게 제공해야 하는 추천 시스템의 제약 조건도 함께 고려되어야 한다. 본 연구진은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 항목 간 관련성을 효과적으로 파악할 수 있는 세션 기반 선형 모델을 제안하였다. 제안 모델은 기존의 많은 학습 파라미터를 통해 정확도를 개선하고자 하는 심층 신경망 기반 추천 모델 대비 파라미터 수가 적고 계산이 간단하기 때문에 빠른 학습 시간과 추론 시간을 보인다. 더하여, 기존의 심층 신경망 모델과 비슷한 추천 정확도를 보임을 확인할 수 있었다 3. BERT 기반 은유 탐지 모델 개발 (NAACL 2021). 은유는 특정 단어에 대해서 행동, 개념 및 물체 등을 유사한 성질을 가진 다른 말로 대체해서 사용하는 비유법 중 하나로 인간의 고차원적인 언어 사용 방법을 의미한다. 예를 들어 “발레리나가 백조 같다.” 고 표현하였을 때, 백조의 의미는 사전의 의미의 동물을 의미하는 것이 아닌 우아한 행동을 비유한 것으로 해석할 수 있다. 본 연구진은 특정 문장에서 은유 표현을 담고 있는 단어를 분류하기 위한 모델을 개발하였으며, 은유 탐지를 위한 두 가지 언어학적 이론을 기반으로 최근 많이 활용되고 있는 언어 이해 모델 중 하나인 BERT에 접목하였다. 실험 결과, 제안 모델은 은유 탐지 분류의 정확도를 VUA 데이터셋에서 F1-Score를 기준으로 79.8%까지 달성함을 확인할 수 있었다.
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- 작성일 2021-03-25
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- 박현진 교수 연구실 정승완, 최지은 석사과정 2021 구강계질환 의료영상 인공지능 경진대회 수상
- 정보통신대학 전자전기공학부 박현진 교수 연구팀(오영택 전자전기컴퓨터공학과 석사과정, 정승완 인공지능학과 석사과정, 최지은 인공지능학과 석사과정, 이혜빈 전자전기컴퓨터공학과 석사과정, 김은진 전자전기컴퓨터공학과 석사과정)은 삼성서울병원과 아주대학교병원이 공동 주최하고 ㈜마인즈앤컴퍼니가 주관하는 대회인 ‘2021 구강계질환 의료영상 인공지능(AI) 경진대회’ 구강암 분류 모델 구축 부문에서 1위(팀명 Nekaravuru)와 3위(팀명 지진의 이해)를 차지했다고 밝혔다. 의료데이터의 특성상 제공되는 폐쇄망 서버에서 운영되며 구강내시경 이미지의 구강암의 존재 여부를 효율적으로 분류하는 딥러닝 모델을 개발해 내는 기술을 겨루는 대회이다. ‘2021 구강계질환 의료영상 인공지능(AI) 경진대회’는 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 2020년도 2차 ‘인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업’의 일환으로 열렸다. 삼성서울병원 외 11개 병원 및 기관에서 구축한 데이터 셋을 기반으로 진행되었으며, 2월 18~24일까지 온라인으로 진행된 국내 최초의 치과 데이터 경진대회이다.
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- 작성일 2021-03-10
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- 인공지능과 함께 글쓰기! 제2회 AI x Bookathon 대회 개최
- AI백일장 BOOKATHON 대회 개최 - 15개 팀 총 61명의 학생 참여, 무박2일간 AI와 협업하여 2만 자에 달하는 수필 완성 - 국내 대학으로는 최초로 AI를 활용한 백일장 대회 개최 관련 기사 링크 https://webzine.skku.edu/skkuzine/section/coverStory.do?articleNo=87839&pager.offset=0&pagerLimit=10 https://www.skku.edu/skku/campus/skk_comm/news.do?mode=view&articleNo=87648&article.offset=0&articleLimit=10 인공지능과 함께 글쓰기! 제2회 AI X BOOKATHON 대회 ㅇ일시 : 1/20 (수) ~ 1/21 (목) ㅇ대상 : AI나 글쓰기에 관심있는 성균관대학교 학부 및 대학원 재학생, 휴학생 ㅇ상금 : 대상 200만원, 우수상 100만원, 장려상 50만원 ㅇ주관 : 성균관대학교 학술정보관, 대학혁신지원사업 ㅇ후원 : 성균관대학교 인공지능학과
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- 작성일 2021-02-01
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- 고종환 교수 연구팀 노다니엘, 이승진 석사과정, 2020 AI 그랜드챌린지 우승
- 인공지능학과의 노다니엘, 이승진 석사과정 학생이 포함된 고종환 교수 연구팀 (IRIS 연구실)정보통신대학 고종환 교수 연구팀 (IRIS 연구실)이 지난해 12월에 열린 과기정통부 주관 ‘2020 인공지능 R&D 그랜드 챌린지’의 2단계 대회에서 우승을 차지하여 과학기술정보통신부 장관상과 함께 후속연구비 7억원을 지원받게 되었다. 인공지능 R&D 그랜드 챌린지는 제시된 대형 도전과제를 해결하는 알고리즘을 개발하여 경쟁하고 우수팀에 후속 연구비를 지원하는 R&D 경진대회로, 2019년 1단계 대회를 시작으로 2022년까지 4단계 대회로 진행된다. 고종환 교수 연구팀은 드론의 소음 속에서 사람의 구조요청의 발원 방향을 추정하는 ‘음향인지 트랙’에 출전하여 높은 점수로 1위를 차지하였으며, 2019년 1단계 대회에서 3위에 입상한 데 이어 2단계 대회에서 우승함으로써, 멀티미디어 기반 딥러닝 기술에 대한 연구팀의 기술력을 인정받게 되었다.
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- 작성일 2021-01-04
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- 우사이먼 교수 연구실 이한빈, 강준형 석사과정 “IITP 인공지능 그랜드 챌린지 4차 2단계 대회”에서 3위 수상
- 인공지능학과 이한빈, 강준형 석사과정 학생이 포함된 우사이먼 교수 연구실 (DASH연구실)은 2단계 대회에서 Track1(행동인지) 부분 3위를 수상하였다. ‘인공지능 그랜드 챌린지’대회는 제시된 문제를 해결하기 위해 참가자들이 개발한 알고리즘을 가지고 실력을 겨루는 도전·경쟁형 연구개발(R&D) 경진대회이다. ‘인공지능 기술을 활용하여 다양한 지역문제를 해결하라’는 주제로 진행되는 이번 ‘2020 인공지능 그랜드 챌린지’ 대회는 인공지능 기술을 활용하여 각종 응급상황(행동인지), 폭력상황(음성인지), 생활폐기물 분류(사물인지), 인공지능 최적·경량화를 통한 전력소비량 감소 등 4개 트랙으로 ’22년까지 3년간 총 4단계로 진행되며 인공지능기술을 통해 편리하고 안전한 생활환경 조성을 목표로 추진된다. 2단계 대회는 지난 7월에 개최된 1단계 대회보다 높은 난이도의 문제를 해결하는 과제가 제시되었다. 이번 대회 역시 온라인으로 추진되었으며 주어진 목표를 가장 잘 해결하는 트랙 별 상위 3개 팀을 선발하여 팀 별로 3단계 대회를 준비할 수 있는 후속 연구비(총 80억 원)를 차등 지원 받는다. (1위: 7.66억원, 2위: 6.67억원, 3위: 5.67억원)
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- 작성일 2020-12-21
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- 성균관대 인공지능학과 <2020 대한민국 인공지능대상> 특별 부문 수상
- 대한민국 인공지능대상은 IT조선이 주최하고, 과기정통부·한국정보화진흥원·정보통신산업진흥원이 후원한다. 네이버가 과기정통부 장관상 수상 영광을 얻었다. 마크비전과 앱테스트에이아이가 한국정보화진흥원장상, 머니브레인과 인터마인즈는 정보통신산업진흥원장상을 수상했다. 국민은행(금융·이하 부문), 기아자동차·메가존클라우드(디지털전환), 쿠팡(유통), AI원팀(AI교육), LG CNS(SI), SK텔레콤(통신) 등이 부문별 대상을 수상했다. 이밖에 성균관대는 대학부문 특별상, 유아이패스와 한국주니퍼네트웍스가 외국기업 특별상을 받았다. 심사위원장을 맡은 김영환 인공지능연구원장(KAIST 교수)은 "특정 서비스에 쏠림 없이 다양한 분야에서 AI기술이 활용되고 있는 것을 확인했다"며 "AI대상이 국가 경쟁력 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다"고 말했다. 대한민국 인공지능대상은 지난해에 이어 올해 2번째로 개최했다. 우리나라가 AI강국으로 도약하기 위해 언론사 최초로 제정했다. 관련기사 http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/11/19/2020111901728.html http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/11/19/2020111902796.html
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- 작성일 2020-11-19
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- 김유성 교수 연구실/ 스펙트럼 챌린지 대회 1등 수상
- 김유성 교수 연구실, 스펙트럼 챌린지 대회 1등 수상 한국전자통신연구원(ETRI)에서 국내 대학과 중소기업 연구소 연구팀을 대상으로 우수 전파이용 기술을 선발하기 위한 '2단계 스펙트럼 챌린지 대회'에서 김유성교수 연구실 CSI Lab (Computer Systems and Intelligence Lab)팀 ( 박사과정 정신기, 채근홍학생)이 1위를 수상했다. 올해 대회는 차세대 와이파이/ NR-U (New Radio Unlicensed)와 마이크로웨이브 간 전파 간섭 해결을 주제로 열렸다. 기존 5GHz 대역에 이어 6GHz대역이 신규 비면허 용도로 확대/공급되며 차세대 와이파이와 5G NR-U기술, 방송전송/통신용 마이크로웨이브 등이 주파수를 선택적,효율적으로 공동 사용하는 기술에 대해 산업계 관심이 높다. ETRI는 대회 우수팀이 핵심기술을 국내 연구기관과 공동연구로 개발하도록 지원한다는 목표다. 수상팀은 연구비 1억원이 지원되며, 내년 3단계 스펙트럼 챌린지 본선대회 출전권이 부여된다. 관련링크: https://www.etnews.com/20201111000067 김유성 | yskim525@skku.edu | CSI Lab (Computer Systems and Intelligence Lab) | http://csi.skku.edu
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- 작성일 2020-11-12
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- 박현진 교수 연구실 정승완 석사과정, Korea Health Datathon 2020 2위 입상
- 정보통신대학 박현진 교수 연구팀(오영택 전자전기컴퓨터학과 석박사통합과정, 정승완 인공지능학과 석사과정, 최형신 전자전기컴퓨터학과 석사과정)은 NCP(Naver Cloud Platform)가 주최한 ‘Korea Health Datathon 2020’ 유방암 병리 이미지 분류 모델 개발 부문에서 2위(팀명 네카라뷰루)를 차지했다고 밝혔다. NCP의 고성능 클라우드 인프라상에서 운영되며 네이버의 클라우드 머신러닝 플랫폼인 NSML(Naver Smart Machine Learning) 환경에서 양성과 악성으로 구성된 유방암 병리 이미지들을 효율적으로 분류하는 딥러닝 모델을 개발해 내는 기술을 겨루는 대회이다. KHD 2020는 과학기술정보통신부의 ‘2020 AI 학습용 데이터 구축’ 사업의 일환으로 열렸다. NCP가 주최하는 이번 행사를 통해 구축된 학습용 의료 영상 데이터는 실제로 구현 가능한 인공지능 학습 모델을 기획하고 개발하는데 활용된다. 건양대학교병원과 국립암센터, 건양대학교 의료인공지능학과가 주관하고, 한국정보화진흥원과 대전광역시, 대한의료정보학회 등이 후원한다.
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- 작성일 2020-11-02
- 조회수 1337