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2018년 8월 12일
연구실의 새로운 연구가 preprint로 공개되었습니다. - Text Classification using Capsules - 본 연구는 Capsule Network의 개념을 text classification에 적용한 초기 연구입니다. - 저자: Jaeyoung Kim, Sion Jang, Sungchul Choi(이상 TEAMLAB), Eunjeong Park(NAVER) - see: [researchgate](https://www.researchgate.net/publication/326985699_Text_Classification_using_Capsules), [arXiv](https://arxiv.org/abs/1808.03976) This paper presents an empirical exploration of the use of capsule networks for text classification. While it has been shown that capsule networks are effective for image classification, their validity in the domain of text has not been explored. In this paper, we show that capsule networks indeed have the potential for text classification and that they have several advantages over convolutional neural networks. We further suggest a simple routing method that effectively reduces the computational complexity of dynamic routing. We utilized seven benchmark datasets to demonstrate that capsule networks, along with the proposed routing method provide comparable results.
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2018년 7월 9일
최성철 교수님께서 K-MOOC에서 진행하시는 '데이터과학을 위한 python 입문' 강좌가 세계일보 [무료 명품강좌를 소개합니다] 코너에 게시되었습니다. 기사에 포함된 내용은 다음과 같습니다. - 프로그래밍을 배워야 하는 이유 - 파이썬으로 프로그래밍을 시작하는 이유 - K-MOOC 데이터 과학을 위한 python 입문 강좌 소개 - 후속 강좌들 [기사 링크] http://www.segye.com/newsView/20180701002711
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2018년 7월 2일
TEAMLAB 멤버들이 약 1년의 랩 생활을 마치고 IT 기업, 머신러닝 스타트업의 인턴 생활을 시작하게 되었습니다. 총 6명의 멤버들이 각기 다른 IT 기업에서 근무하며 기업에 대한 자세한 정보는 하단의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다. * 기간은 종료예정일 ## 참여 정보 - 김윤진(학사과정): [theloop](https://www.theloop.co.kr), 2018.07 ~ 2018.12 - 김재영(학사과정): [vuno](https://www.vuno.co), 2018.04 ~ 2019.02 - 김지희(학사과정): [inisoft](http://www.inisoft.tv/), 2018.07 ~ 2018.08 - 장예훈(학사과정): [inisoft](http://www.inisoft.tv/), 2018.07 ~ 2018.08 - 장시온(학석사 통합과정): [인사이저](http://incizor.com/), 2018.07 ~ 2018.12 - 최석규(학석사 통합과정): [Genesislab](http://genesislab.ai), 2018.04 ~
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2018년 7월 1일
TeamLab이 지난 6월 20일~6월 22일, 제주 icc에서 열린 한국정보과학회 주최 2018 한국컴퓨터종합학술대회에 참가하였습니다. 관련 게시글은 TEAMLAB 인스타그램에서 확인하실 수 있습니다. [TeamLab 인스타그램](https://instagram.com/p/BkpHeWDFtmc/ "TeamLab 인스타그램") - 학회명: 2018한국컴퓨터종합학술대회(Korea Computer Congress 2018) - 학회일시: 2018.06.20(수) ~ 2018.06.22(금) - 학회장소: icc jeju(제주 국제 컨벤션 센터) - 주최기관: 한국정보과학회
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2018년 6월 27일
TEAMLAB이 한국연구재단의 위탁 연구과제인 **「대규모 특허 문서 번역을 위한 다국어 유도 문장 정렬 기반의 신경망 기계 번역 기술 개발」** 과제를 개시하였습니다. 과제 정보는 아래와 같습니다. - 과제명: 대규모 특허 문서 번역을 위한 다국어 유도 문장 정렬 기반의 신경망 기계 번역 기술 개발 - 참여기간: 2018.06 ~ 2021.05 - 위탁기관: [한국연구재단](http://www.nrf.re.kr/index) - 연구기관: TEAMLAB - 연구비: 1억 5천만원 연구 개요는 아래와 같습니다. ### 연구개요 본 연구는 다국어 유도 문장 정렬 기법(guided sentence alignment)을 기반으로 하여 대규모 특허 문서 번역에 특화된 신경망 기계 번역(neural machine translation) 기술 개발을 목표로 한다. ![연구목표](https://imgur.com/F5XD6Mx.png) ### 연구 추진 전략 ![연구개발체계](https://imgur.com/S9ESWFI.png) ### 연구성과 - 본 연구에서 Capsule network를 NMT에 적용하여 특허 문서 번역에 있어 문장 배치를 지원하는 NMT 모델을 제시 - 본 연구를 통해 Capsule network기반의 Text 연구를 선점할 수 있는 기반 마련 가능 - 본 연구는 1) 다국어 특허 데이터 Set 2) Capsule network를 사용한 NMT 3) Capsule network 기반 다국어 Embedding 생성 등 새로운 기술 분야의 중요한 baseline이 될 수 있는 모델들을 제시할 수 있음 ### 활용계획 및 기대효과 - Capsule network은 ‘17년에 발표된 기법으로, CNN, RNN과 함께 새로운 딥러닝 기반 모델이 될 것으로 기대 - 아직 Capsule network이 Text 영역에서 많이 연구되지 않았으며, NMT 분야에서 시도된 적이 없음 - 특허 분석 등 기술 문서 분야의 기계 번역 기술은 그 중요성에 비해 전문적으로 시도하고 있는 국내 기업이 존재하지 않음 - 앞으로 NMT 분야에서 가장 많은 경제적 가치를 차지할 수 있는 분야는 기술 번역 분야이며 본 연구를 통해 해당 기술을 선점할 수 있음
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2018년 5월 22일
TEAMLAB이 한국과학기술정보연구원의 위탁 연구과제인 **「밀착형 산업·시장 분석 지원이 가능한 인공지능 기반 대화형 컨시어지 모델 연구」** 과제를 개시하였습니다. 과제 정보는 아래와 같습니다. - 과제명: 밀착형 산업·시장 분석 지원이 가능한 인공지능 기반 대화형 컨시어지 모델 연구 - 참여기간: 2018.05.16 ~ 2018.11.15 (6개월) - 위탁기관: [한국과학기술정보연구원](http://www.kisti.re.kr/) - 연구기관: TEAMLAB - 연구비: 50,000,000원 연구 개요는 아래와 같습니다. ###연구목표: 산업·시장 분석 지원을 위한 인공지능 기반 대화형 컨시어지 모델 개발 * 기계학습(Machine Learning), 자연어 처리(Natural Language Processing), 딥러닝(Deep Learning) 기술 등을 활용항 대화형 컨시어지 서비스 현황 조사 및 서비스 구조 분석 * 산업·시장 분석 대화형 컨시어지 서비스 프로토 타입 개발 ###연구내용 * 대화형 컨시어지 서비스 현황 조사 및 서비스 구조 분석 * 산업·시장 분석 지식베이스 수집/가공을 통한 대화 모델 개발용 대규모학습데이터 구축 방법론 연구 ###연구성과 * 산업·시장 분석 대화형 컨시어지 서비스 프로토 타입 개발 * 산업·시장 분석 대화형 서비스 구성을 위한 Q&A 데이터 셋 확보 * 본 연구관련 SCI급 논문게재 1편(종료 후), 특허출원 1건, 국내 학술발표 1건 총 3건의 연구성과 도출 예정 ###활용계획 및 기대효과 * 산업·시장 분석 컨시어지 서비스 구성의 기초 모델 확보 * 공공서비스 분야의 챗봇 서비스 구성 모델 제시 * 효율적인 산업·시장 분석 서비스 제공을 위한 플랫폼 구성 * 확장가능한 산업·시장 분석 팻봇 서비스 기초 Q&A 데이터 셋 확보 * 유관 분야 원천 기술 확보를 통해 한국어 챗봇 시스템 구성을 위한 기술의 내재화 가능 ###핵심어 * 챗봇 * 대화형 컨시어지 * 딥러닝 * 앙상블 * 텍스트 분석 ![연구목표](https://github.com/TeamLab/jekyllDecent/blob/master/media/img/news/final_goal.png?raw=true) ![연구개발체계](https://github.com/TeamLab/jekyllDecent/blob/master/media/img/news/rnd_system.png?raw=true)
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2018년 4월 16일
TEAMLAB이 교육부와 한국과학창의재단에서 주관하는「2018년 창의교육 거점센터 운영」 사업 분야의 창의성 계발을 위한 서술형 평가지원 AI 프로그램 개발 과제를 참여기관으로 수행하게 되었습니다. 참여하는 과제 정보는 아래와 같습니다. - 과제명: 인공지능을 활용한 서․논술형 평가 대비 학생 지원 프로그램 개발 - 참여기간: 2018.04~2021.02 (당해년도 2018.04 ~ 2019.02) - 공동연구기관: 강원대학교(주관기관), 전북대학교 ,이화여자대학교,[고려대학교 DAVIAN LAB](http://davian.korea.ac.kr ), 가천대학교 TEAMLAB - 사업비: 5억 5천 (총 3년) - 지원기관: [한국과학창의재단](https://www.kofac.re.kr/) - 지원부처: 교육부 - 과제개요 본 연구는 인공지능을 활용한 서․논술형 평가 대비 교사 및 학생 지원 프로그램 개발에 관한 연구입니다. 서․논술형 평가는 학생들의 핵심 역량과 창의성을 효율적으로 평가하고, 학생과 교사에게 학습 과정에 관한 피드백을 제공하는데 매우 효과적입니다. 즉각적인 피드백을 구현할 수 있는 웹기반의 AI자동채점시스템 개발을 통해 교사와 학생이 효율적으로 시험 대비를 수행할 수 있는 효과를 기대합니다. ![과제 개요도](https://github.com/KimyoonJIn/jekyllDecent/blob/master/media/img/news/des_1.PNG?raw=true) ![과제 추진체계](https://github.com/KimyoonJIn/jekyllDecent/blob/master/media/img/news/des_2.png?raw=true)
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