| 초록내용 |
최근 인공지능 기술이 다양한 분야에서 주목받고 있는 것은 심층 신경회로망 기반의 머신러닝 기술의 발전에 따른 것으로, 음성인식, 영상인식, 자동번역 등의 분야에서 기존 기술을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 심층 신경회로망 기술은 입력에 대해 원하는 출력을 정의하여 입-출력 쌍을 표현할 수 있는 모델을 학습해내는 것으로, 각종 모달리티 입력에 대한 명칭을 인식하기에는 명확한 구조이나 입력된 다양한 모달리티의 의미정보를 알아내는 것은 한계가 있다. 즉, 학습한 입-출력 쌍이 아닌 미지의 입력에 대해 의미를 바로 알아내는 것은 불가능하며 의미를 파악하는 과정을 학습할 수 있어야만 미지 입력의 의미를 파악할 수 있게 된다. 또한 의미를 파악하는 과정을 학습해냄으로써 방대한 데이터의 학습을 통하지 않고도 유사한 입력 문제에 대해 의미를 파악해내는 자율성장형 인공지능의 구현이 가능하게 된다. 본 발명에서는 의미를 파악하는 과정을 학습하기 위한 뉴럴 컴퓨팅 구조와 의미파악을 위한 학습데이터 생성에 대한 방법론을 고안하고자 한다. |
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