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자기 교사 학습 모델의 특장점 분석과 사진 분류 및 객체 탐지 성능 분석 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.7.609
최근, 교사 학습 기반의 인공지능 분야가 급속도로 발전하고 있다. 그러나 교사 학습은 정답 값이 지정된 데이터집합에 의존하기 때문에, 정답 값을 확보하기 위한 비용이 커진다. 이러한 문제점을 해 결하기 위해 정답 값없이 사진의 일반적인 특징을 학습할 수 있는 자기 교사 학습(Self-supervised learning)이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 자기 교사 학습 모델을 학습 방식과 백본 네트워크 기 준으로 분류하고, 각 모델의 장단점, 성능을 비교 분석하였다. 성능 비교를 위해 사진 분류 작업을 사용하 였다. 또한 전이 학습의 성능을 비교하기 위해 세밀한 예측 과업의 성능 또한 비교 분석하였다. 그 결과, 긍정적 쌍만 사용하는 모델이 노이즈를 최소화하여 부정적인 쌍을 같이 사용하는 모델들보다 높은 성능을 달성하였다. 또한 세밀한 예측의 경우 이미지를 마스킹하여 학습하거나 멀티스테이지 모델 등을 활용하여 지역적인 정보를 추가로 학습하는 방식이 더욱 높은 성능을 달성한 것을 확인하였다.
자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.8.680
최근 온라인 오정보 확산이 증가하면서 실시간 판단이 가능한 자동화 팩트체킹의 중요성이 강조되고 있다. 이 연구는 한국어 기반의 자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 기술을 제안한다. 제안 방법은 주어진 주장의 진위 여부를 판단할 수 있도록 하는 근거 문장과 유사한 문장을 긍정 샘플로 사용한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 사전학습 언어모델 미세조정, SimCSE 등 기존 방법에 비해 주어진 주장의 근거 문장을 찾는 문장 선택 단계에 있어 효과적임을 보였다. 이 연구는 자동화 팩트체킹을 위한 대조학습 기술의 가능성을 보인다.
