Open-Domain Question Answering 시스템이 궁금하다. (1)

“OpenQA 시스템의 본격적인 동작은 질문이 입력된 후부터 시작된다. 질문이 입력되면 가장 먼저 질문을 이해하기 위해 분석하는 과정이 수행되는데, 질문을 질의로 변환하는 작업(Query Formulation)과 질문의 종류를 판단하는 작업(Query Classification)이 대표적인 수행작업이다. 이렇게 변환된 질의를 써서 답변이 들어있을 가능성이 높은 문서들을 외부 지식 소스로부터 검색(Document Retrieval)한다. 그리고 검색된 결과들로부터 최종적으로 답변을 추출(Answer 더보기…

2020 AI 특성화 기업 역량강화 사업에서의 인포리언스

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) ‘AI 특성화 기업 역량강화 사업’(AI 역량강화)은 AI 기술을 접목하여 비즈니스를 창출하고자 하는 중소기업을 지원하는 것을 목적으로 연구개발특구진흥재단에서 발주한 사업입니다. 이 사업에서는 AI 기술을 필요로 하는 수요기업들을 대상으로 기술교육을 진행하거나 기술 수요기업들과 기술 공급기업(기관)을 매칭하여 컨설팅을 진행하고 초기 파일럿 프로젝트를 함께 수행하면서 수요기술에 대한 더보기…

Social Science와 Machine Learning의 만남 

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) Inforience 대표가 KAIST 소속 시절에 연구한 내용을 바탕으로 2013년에 발표한 논문 “Mining Social Relationship Types in an Organization using Communication Patterns” (CSCW 2013)은 Social Science 관련 문제를 Machine Learning 으로 풀어낼 수 있다는 사실을 보였습니다.  특히, 이 논문은 실험 과정에서 실제 환경에서 직접 수집한 더보기…

AI 특성화 기업 역량강화 사업에서의 인포리언스

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) ‘AI 특성화 기업 역량강화 사업’(AI 역량강화)은 AI 기술을 접목하여 비즈니스를 창출하고자 하는 중소기업을 지원하는 것을 목적으로 연구개발특구진흥재단에서 발주한 사업입니다. 이 사업에서는 AI 기술을 필요로 하는 수요기업들을 대상으로 기술교육을 진행하거나 기술 수요기업들과 기술 공급기업(기관)을 매칭하여 컨설팅을 진행하고 초기 파일럿 프로젝트를 함께 수행하면서 수요기술에 대한 더보기…

낙하하여 충돌한 물체에 대한 정보를 추정할 수 있을까?

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 개요 인포리언스는 한국원자력연구원과 함께 “원자력분야의 인공지능기술 고도화를 위한 연구”를 수행하였으며, 이 연구의 세부주제들 중의 하나로 금속이물질이 원자로의 내부에 부딪힐 때 발생하는 충격파를 측정한 가속도 센서 데이터를 바탕으로 금속이물질에 대한 정보를 추정하는 방법을 고안하였다. 추정할 정보는 금속이물질이 낙하한 위치정보 (X, Y), 그리고 금속이물질의 속도(V)와 더보기…

염증이 나타난 폐 병리조직 슬라이드를 찾아낼 수 있을까?

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) Introduction 인포리언스는 현재 연구개발특구진흥재단[1]에서 발주한 AI 역량강화사업에 기술 공급기관으로 참여하고 있다. 2019년에 시작되어 현재에도 진행 중인 이 사업에서 인포리언스는 인공지능 기술을 필요로 하는 기술 수요업체들을 대상으로 pilot 프로젝트를 진행하고 있다. 인포리언스가 담당한 수요업체들은 각각 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 그리고 복합 데이터에 대한 분석과정을 더보기…

Bayesian Network으로 해상사고 데이터를 분석해보자.

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가 보자. 딥러닝 기반의 모델들이 주목을 받기 전에는 Support Vector Machine, Decision Tree (Random Forest), Bayesian Networks 등과 같은 모델 또는 여러 모델들을 묶어서 활용하는 ensemble 방법론들이 기계학습 분야의 주전 멤버 역할을 했었다. 이러한 방법들 중에서, Graphical model 중의 하나인 Bayesian Networks은 classifier의 더보기…

IT 응용 분야들 사이의 관련성을 간단히 측정해 보자.

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가는 말 최근의 IT(Information Technology)는 활용되지 않는 분야가 거의 없으며, 각 분야의 특성과 요구사항에 맞추어 여러가지 형태로 활용된다. 만약 내가 일하고 있거나 관심을 가지고 있는 분야의 IT기술과 그와는 다른 분야에서 주로 활용되고 있는 IT기술들 사이의 전체적인 유사도나 관련성을 측정할 수 있다면 어떤 일을 더보기…

기술 흐름의 탐지와 분석 (2)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가며… 지난 포스트 (기술 흐름의 탐지와 분석 (1))[1]에서는 단일 기술 키워드를 바탕으로 기술 변화의 흐름을 분석했었다. 이번 포스트에서는 인공지능과 관련된 중요한 응용과 세부 기술들 사이의 상관성의 변화를 정량적으로 측정해 보자. 이러한 측정 결과를 통해서는, 특정 응용에 대해 이해하거나 해당 응용을 구현하고자 할 때, 더보기…

내가 일하고 있는 분야에서는 인공지능을 얼마나 활용하고 있을까? (1)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가며… 인공지능 분야의 연구결과들은 컴퓨터로 풀 수 있는 문제들에 대한 새로운 해결법을 제시하는 경우가 많기 때문에, 다양한 분야의 문제들에 대해 새로운 해결 방향을 제시할 수 있다. 인공지능 분야의 연구를 크게 나누어 보면, 새로운 인공지능 모델이나 알고리즘을 개발하는 부류와, 문제의 해결 과정에 인공지능 모델이나 더보기…