디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
인지 및 추론 연구를 위한 테스트베드
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.1.59
프랑소와 숄레(François Chollet)가 제안한 Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)는 특정 문제에 매몰되지 않고, 일반화가 가능한 지능의 개발을 위해 디자인된 아이큐 테스트 형태의 벤치마크로, 인간과 컴퓨터 모두의 인지 능력을 측정하기에 적합하다. 대부분의 문제를 풀 수 있는 사람에 반해, 30% 이상의 문제를 풀 수 있는 컴퓨팅 기반 ARC-Solver는 알려지지 않았다. 이 연구에서는 기존 ARC의 난이도를 유지하면서도 모델의 복잡도를 간소화하기 위해 탐색 공간을 최소화한 벤치마크 데이터 Mini-ARC를 소개한다. Mini-ARC의 수집을 위해, 인간의 풀이 과정을 추적할 수 있는 인터페이스인 O2ARC를 고안하였으며, 이를 통해 25명에게 총 3,000여 개의 풀이를 수집하는 데 성공했다. 이 연구는 간소화된 인간의 인지 과정과 그 풀이 과정을 대량으로 확보하는 시스템을 구축하여, 컴퓨팅 기반 ARC-Solver 개발의 새로운 접근법을 제시한다.
DPESS: 임베딩 공간 통계를 이용한 주간 위성 이미지 기반의 인구 통계학적 속성 예측
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.8.742
위성 이미지를 이용하여 사회 경제적 지표로 활용되는 인구 통계를 예측하거나 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 심층 신경망 모델을 기반으로 주간 위성 이미지를 이용하여 특정 지역의 인구 통계학적 속성 값을 예측하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 총 4단계로 이루어진 DPESS 모델은 정보의 손실 없이 많은 수의 입력 위성 이미지를 고정 길이의 벡터로 요약한다. 이는 전이 학습 및 임베딩 공간 통계와 같은 고유한 기술로 인해 가능하다. 연구 결과, 인구 밀도(R² =0.94), 15-29세 그룹 인구수(0.80), 고등학교 졸업 인구수(0.79), 가구당 총 구매력(0.80)과 같은 다양한 인구 통계학적 요소 값을 위성 이미지만으로도 효과적으로 예측할 수 있다. 한편, 본 연구를 다른 국가에 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
