주간기술동향 1986호(2021.03.03 발행)

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비지도 학습 기반 빅데이터 라벨링 기술 동향

발행일 : 2021.03.03박승범

라벨링된 학습 데이터는 기계학습의 발전을 가속화하는 요인이자 때로는 저해 요인이 되기도 한다. 학습 세트 구축을 위해서 비용과 노력이 소요되기 때문이다. 학습 데이터 세트를 구축하여도 데이터의 보안성 때문에 외부로 반출하기 위해서는 대가를 지불해야 하는 경우도 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 소규모의 라벨 데이터를 가공해서 전체 라벨을 확충하거나, 센서나 컴퓨터에서 수집되는 데이터를 프로그램 방식을 통해 전문가의 도움 없이 라벨링하는 기술이 제안되고 있다. 본 고에서는 약지도(weak supervision) 학습과 반지도(semi supervision) 학습 등 비지도 학습 방법에 기반한 데이터 라벨링 동향과 사례에 대해 살펴본다. 약지도 학습을 위한 대표적인 오픈소스인 스노클(Snorkel)을 살펴보고, 향후 비지도 학습기반 데이터 라벨링이 해결해야 할 과제도 언급함으로써 비지도 학습 기반 데이터 라벨링 기술들에 대한 이해를 돕고자 한다.

ICT 신기술

종단형 음성인식 모델 준지도 학습 기술 동향

발행일 : 2021.03.03정훈; 이윤경;

종단형 음성인식 기술은 음성/언어학적 정보를 단일 심층 신경망 모델로 표현하는 방법으로 구조의 단순함에도 불구하고 높은 음성인식 성능으로 인해 많은 관심을 받고 있다. 종단형 음성인식 모델은 음성/언어학적 지식 정보를 음성/문자 데이터로부터 자동 학습하게 되므로 정밀한 지식 모델링을 위해서는 대량의 전사 음성 데이터가 필요하다. 그러나, 대량의 전사 음성 데이터 수집은 많은 비용과 시간이 소요되므로 종단형 음성인식 시스템 개발의 걸림돌로 작용하고 있다. 따라서, 전사 음성 데이터 부족 문제를 극복하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있고 대표적인 방법으로는 데이터 증강과 준지도 학습이 있다. 본고에서는 이러한 기술들에 관해 최근의 연구 동향을 살펴보고자 한다.

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ICT R&D 동향

인공지능 기반 지능형 에지 네트워킹 플랫폼

발행일 : 2021.03.03홍승우

사용자/사물의 행위를 인공지능 기반으로 분석하여 상황에 맞는 인프라(네트워킹, 컴퓨팅 등) 자원의 최적 구성 및 동적 서비스 환경을 제공할 수 있는 지능형 에지 네트워킹 기술

Massive MIMO에서 저비트 ADC의 비트 해상도 향상을 위한 구조

발행일 : 2021.03.03금승원

1-bit ADC 또는 저비트(low bit) ADC는 비선형성에 의해 발생하는 왜곡으로 인한 문제점을 야기하며, 이를 개선하기 위해 다수의 ADC를 사용하여 상위 bit ADC resolution을 얻는 기법을 제안