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인공지능학과
고영중 교수 자연어처리연구실, SIGIR 2022 국제 학술대회 논문 2편 게재 승인
2022-06-14
자연어처리연구실 허태훈석사과정, 박충원 석사과정(이상 인공지능학과)의 논문 2편이 인공지능 및 정보검색 분야의 top-tier 국제 학술대회(BK21 CS IF=4)인 SIGIR (The 45thInternational ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval) 2022에 최종 논문 게재가 승인되어 7월에 발표될 예정입니다. 1. Choongwon Park, Youngjoong Ko, “QSG Transformer: Transformer with Query-Attentive Semantic Graph for Query-Focused Summarization”,Proceedings of the 45thInternational ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval(SIGIR 2022), July 2022. 본 연구에서는 문서에서 질의에 알맞는 요약문을 생성하는 ‘질의 기반 문서 요약’ 의 성능을 높이기 위한 새로운 기법을 제안합니다. 제안 기법은 질의와 문서의 단어들을 여러 자연어처리 기술을 이용해 연결하여 하나의 그래프로 구성하고, 이를 요약문을 생성하는 것에 사용합니다. 구성된 그래프를 질의 기반 문서 요약에 효율적으로 활용하기 위해 새로운 그래프 인공신경망을 제안하고, 이를 트랜스포머 모델에 붙여 사용합니다. 두 개의 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안 기법이 이전 연구들의 성능을 모두 앞서는 결과를 보였습니다. 2. Taehun Huh and Youngjoong Ko, "Lightweight Meta-Learning for Low-Resource Abstractive Summarization", Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2022), July 2022 본 연구에서는 레이블 된 학습 데이터가 적은 상태인 ‘저 자원 생성 요약’의 성능을 높이기 위한 새로운 기법을 제안합니다. 제안 모델에서는 적은 데이터를 활용하여 해당 도메인에 빠르게 적응시키기 위해 메타러닝을 사용합니다. 또한, 학습 동안 기존 언어 모델에 추가되는 경량화 모듈만 학습 가능하게 하여 적은 데이터에 과적합 되는 문제를 해결합니다. 총 11개의 요약 데이터셋으로 실험한 결과, 기존 연구 보다 더 높은 Rouge 스코어 성능을 얻었습니다.
성균관대, KT 및 GC와 힘 합쳐 대한민국 AI바이오헬스 산업 선도
2022-05-27
▶ 성균관대 KT-GC, 26일 AI원팀 신규 참여를 위한 MOU체결 ▶ AI바이오헬스 영역에서 AI역량 공유하고, 사업화 및 연구 협력 예정 ▶ AI인재 및 초거대 AI개발 등 바이오뿐 아니라 원팀 AI경쟁력 강화 협력 성균관대학교(총장 신동렬)가 대한민국 대표 산∙학∙연 협의체인 ‘AI 원팀(AI One Team)’에 GC(녹십자홀딩스)와 함께 합류했다. 의료·헬스케어 전문기업 GC와 AI 융합연구 인프라의 강점을 가진 성균관대가 참여함으로써 바이오 헬스 영역에서도 AI를 활용한 사업화 및 공동 연구가 본격화 될 것으로 보인다. 성균관대는 26일 KT 송파빌딩에서 KT, GC와 대한민국 인공지능(AI) 1등 국가를 위한 업무협약을 체결했다. 행사에는 AI 원팀을 대표해 KT AI/DX융합사업부문장 송재호 부사장이 참석했으며, GC CR혁신부문장 장평주 부사장, 성균관대 자연과학캠퍼스 박선규 부총장 등 주요 관계자들이 참석했다. 성균관대는 AI 원팀 합류로 ▲현장 중심의 차별화된 연구 협력 ▲AI 융합연구를 위한 인프라 활용 ▲기업의 요구사항에 맞는 인력양성에 협력하기로 했다. AI 원팀의 산학연의 유기적 협력관계를 바탕으로 산업의 문제를 발굴하고, 이를 해결하기 위한 AI 기술과 솔루션을 개발한다는 계획이다. 뿐만 아니라 다자간 공동연구를 통해 초거대 AI 모델 개발과 같은 핵심 기술 개발에도 적극 참여할 예정이다. 또한 성균관대 인공지능대학원, 인공지능융합원, 삼성융합의과학원 등 AI 인재양성과 융합연구를 위해 성균관대의 역량과 인프라를 총동원해 바이오 헬스와 물류, 금융 등 AI 원팀의 다양한 산업 분야에서 협력하기로 했다. GC는 AI 원팀 참여기관들과 함께 ▲의료·헬스케어 AI 기술 및 서비스 개발 ▲AI 헬스케어 연구 시너지를 위한 상호 협력 ▲AI 역량 확보를 위한 인재육성에 나선다. 특히 GC는 AI 원팀에서 컴퓨터 비전으로 질병을 진단하고, 예측 및 예방하는 AI 연구를 진행하기로 했다. 또한, 병원과 의사 추천 모델과 같이 개인 맞춤형 AI 헬스케어 서비스를 개발하고, AI 기반 신약 개발도 적극 추진할 계획이다. 또한 AI 원팀에 참여하고 있는 대학 및 기업들과 바이오·헬스 분야의 사업 협력을 강화하고 기술력을 보유한 스타트업과도 협업할 예정이다. 나아가 GC 임직원들의 AI 역량을 키우고 AI 원팀의 AI 인재확보 프로그램에도 함께 참여한다는 계획이다. 특히 KT가 AI 원팀 기관들과 공동으로 개발한 기업 실무 AI 자격인증인 ‘AIFB(AI Fundamentals for Business)’를 성균관대 맞춤형 학사제도 ‘도전학기’ 및 졸업 요건에 도입했으며, 각 산업 영역 별 특성에 맞는 실무형 AI 교육과정을 개설할 계획이다. 한편 AI 원팀은 ‘인공지능(AI) 1등 국가 대한민국’을 목표로 ‘20년 2월에 출범해 KT, 현대중공업그룹, 한국과학기술원(KAIST), 한양대학교, 한국전자통신연구원(ETRI), LG전자, 한국투자증권, 동원그룹, 우리은행, ㈜한진 등이 참여하고 있으며, 이번 GC와 성균관대의 합류로 총 12개 기관이 AI 원팀에 참여하게 됐다. GC CR혁신부문장 장평주 부사장은 “이번 협력은 국내 디지털 헬스케어 분야의 선도적인 융합모델을 구축하는 좋은 케이스가 될 것“이라고 말했다. 성균관대 자연과학캠퍼스 박선규 부총장은 “AI 기술은 인류사회의 패러다임을 전환할 핵심기술이다”라며, “성균관대는 대학이 보유한 우수 교수진을 활용하여 AI 인재양성과 기술개발에 힘을 쏟을 것이다”라고 말했다. 이어 “AI One Team과 공동 R&D 빅 프로젝트 추진을 통해 시너지를 창출하고 국가 AI 경쟁력을 강화하는 것에 교육연구기관으로서의 사명을 다할 것”이라고 밝혔다. KT AI/DX융합사업부문장 송재호 부사장은 ”뛰어난 AI 연구역량을 보유한 성균관대학교와 GC가 AI 원팀에 참여했다”며, “향후 AI 원팀은 바이오 헬스 등의 분야로 AI 혁신을 지속 확산해 나갈 것”이라고 말했다
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