• Cutting-edge AI research .
  • Accelerating innovations in research and service .
  • “SotA” (State-of-the-Art) .
  • Human. Machine. Experience Together .

2019 Neural Information Processing Systems 참석

2020.01.03

SK텔레콤 AI 센터는 지난 12월 8일부터 12월 14일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 기계학습의 대표적인 학회인 NeurIPS에 참석하였습니다. AI 센터 T-Brain의 연구자들은 최근 연구 결과에 대해 교육을 진행하는 튜토리얼, 선정된 논문의 구두 및 포스터 발표로 진행되는 메인 컨퍼런스에 참석하였고, 학회에 참석한 다양한 연구자들과도 최근 연구 흐름과 관심사에 관해 이야기를 나누는 시간을 가졌습니다.

13일 진행된 Meta Learning 워크숍(http://metalearning.ml)은 Meta Learning을 주제로 다양한 연구 발표와 초청 강연 및 패널 토론이 이루어지는 자리로 T-Brain에서 제출한 Domain-Agnostic Few-Shot Classification by Learning Disparate Modulators 가 포스터로 발표되었습니다. Meta Learning이란 기존 기계학습 실험의 메타데이터를 이용한 자동 학습 방법에 대한 연구로서 ‘학습하는 방법에 대한 학습’이라고 표현되는 최근 기계학습 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제입니다.

그중 T-Brain의 연구 문제인 few-shot classification이란 기존의 기계학습 방법들과 달리 아주 적은 수의 이미지들을 학습하여 구분하는 작업을 반복적으로 수행하여 적은 수의 이미지를 학습하는 방법을 학습하는 문제를 말합니다. T-Brain은 같은 도메인의 이미지들을 학습하는 방법만 학습하던 기존의 연구에서 확장하여 도메인에 한정되지 않고 이미지들을 학습하는 방법을 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하여 발표하였습니다.

14일 진행된 AI for Social Good 워크샵(https://aiforsocialgood.github.io/neurips2019/)에서는 AI가 우리 사회에 어떤 방향으로 기여할 수 있을지에 대한 다양한 주제로 연구 발표와 초청 강연, 패널 토론이 진행되었습니다. 세계 각지에서 유엔 지속가능발전목표와 관련하여 AI로 사회 속 문제를 해결하고, 또 AI를 통해 긍정적 영향을 가져올 수 있는지에 대한 다양한 연구들이 공유되었습니다.

T-Brain은 최근 진행해 온 시각적 질의응답 기술의 한국화를 위하여, 올 초부터 한국 시각장애인들이 직접 찍은 사진과 사진에 대한 질문 10만 건, 그리고 질문에 대한 다른 열 명의 복수 답 100만 건으로 구성된 한국형 시각적 질의응답 데이터셋을 구성하였습니다. 시각적 질의응답은 이미지가 주어지고 그 이미지에 대한 질문을 줬을 때, 이미지를 이해하여 자연어로 질문에 대한 답을 주는 기술입니다. 이 기술의 한국화를 위한 사회적 가치 추구 프로젝트로서, 본 한국어 데이터셋을 구성하게 된 이유와 과정, 그리고 데이터셋 수집 중간결과를 Korean Localization of Visual Question Answering for Blind People 논문으로 제출하였고, 워크숍에서 포스터로 발표하였습니다. 현재 공개된 데이터셋은 https://sktbrain.github.io/KVQA/를 통해 확인하실 수 있습니다.

T-Brain은 컨퍼런스 기간 동안 총 2번의 네트워킹 행사를 통하여 T-Brain의 진행 연구와 관련성이 높은 연구실 교수 및 소속 학생, 그리고 학회에 참석한 다양한 연구자들과 교류의 장을 가졌습니다. 2020년에도 T-Brain은 국내 AI 발전의 방향성을 주도하기 위해 깊이 있는 연구로 앞서 나갈 것 입니다.