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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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2018년 4월 5일
TEAMLAB의 Director인 최성철 교수가 참여하여 NAVER 커넥트 재단이 운영하는 온라인 강좌 사이트에 EDWITH에 **머신러닝을 위한 파이썬** 강좌를 오픈하였습니다. 관심있는 분들의 많은 수강 바랍니다. [http://www.edwith.org/aipython](http://www.edwith.org/aipython) #### 강좌개요 **머신러닝을 위한 Python** 2017년 Stack Overflow 트렌드 조사결과, 최근 5년간 World Bank에서 지정한 고소득층 나라에서 "Python"이 가장 빠른 성장세를 보여주고 있다고 합니다. Python은 강력하고 인간 지향적인 언어이며, 수학(numpy, pandas, scipy), 머신러닝(scikit-learn), 딥러닝(tensorflow, pytorch) 등 다양한 분야 라이브러리를 제공하고 있습니다. 따라서 머신러닝의 진입을 Python으로 시작한다는 것은 훌륭한 걸음마를 떼셨다고 할 수 있겠습니다. 본 강의는 Python의 기초는 다루지 않지만, 조금 더 유용하게 사용할 수 있는 문법을 배우고, 머신러닝의 기본이 되는 numpy, scikit-learn 등 패키지를 다루며, 머신러닝과 친숙해지는 좋은 계기가 될 것입니다. 최성철 교수님의 친절한 설명과 다양한 Assignment를 통해 Python과 머신러닝의 밑바닥까지 파헤쳐 보시길 바랍니다. 본 강의는 2018년 1월 오프라인으로 제공된 “머신러닝을 위한 Python”을 온라인으로 공개한 것입니다.
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2018년 4월 2일
2017년 TEAMLAB이 참가한 정보통신기술진흥센터 주관 「SW컴퓨팅산업원천기술개발사업」 사업의 과제 평가결과, TEAMLAB의 참여과제가 계속 추진과제로 승인받았습니다. 참여하는 과제 정보는 아래와 같습니다. - 과제명: QoE 정보를 이용한 머신러닝 미디어 스트리밍 최적화 시스템 개발 - 참여기간: 2017.04~2019.03 (당해년도 - 2018.04~2019.03) - 공동연구기관: [INI소프트](http://www.inisoft.tv/)(주관기관), [JD Lab](https://www.iueditor.org/), 고려대학교 [DSBA](http://dsba.korea.ac.kr/wp/), 가천대학교 TEAMLAB - 정부지원금: 연 10억 - 지원기관: [정보통신기술진흥센터](https://www.iitp.kr/) - 지원부처: 과학기술정보통신부 - 과제개요 본 연구는 동영상 등 미디어 콘텐츠를 인터넷과 모바일 상에서 효율적으로 서비스하기 위해, CDN(Content Delivery Network)상 콘텐츠를 자동적으로 배치하는 방법에 관한 연구입니다. 본 연구방법을 기회로 하여 우수한 제품이 개발될 경우, 플랫폼으로서의 솔루션으로 미디어 관리 시스템 시장을 빠르게 확보할 수 있을 것입니다. 뿐만 아니라 플랫폼으로서의 제품군의 성장은 국내 관련 기술기업들이 시장에 손쉽게 참여할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것입니다. ![과제 개요도](https://raw.githubusercontent.com/TeamLab/jekyllDecent/master/media/img/news/qoe_1.png) ![과제 개발체계](https://raw.githubusercontent.com/TeamLab/jekyllDecent/master/media/img/news/qoe_2.png) > GCS 사업이란? 글로벌 최고수준의 잠재성이 있는 SW전문 중소‧중견기업 주관의 R&D과제를 지원하고 품질관리, 글로벌 진출 등도 지원하여 글로벌 시장 성과창출 유도하는 사업으로 산학연이 공동 컨소시엄을 구성하여 글로벌 시장을 개척할 수 있는 신기술을 개발하는 사업
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2018년 4월 1일
한국경영과학회가 주관하고, 한국경영과학회 · 대한산업공학회 · 한국시뮬레이션학회가 공동 주최하는 2018년 춘계공동학술대회가 2018.04.04(수)~7(토) 3일간 경주에서 진행됩니다. 연구실 멤버중 5명이 본 학회에 참여하여 발표를 진행할 예정입니다. 세부일정은 아래를 참고하시기 바랍니다. [세부일정](http://kiie.org/Newsletter/20180330//2018%20%EC%B6%98%EA%B3%84%EA%B3%B5%EB%8F%99%ED%95%99%EC%88%A0%EB%8C%80%ED%9A%8C_%ED%8C%9C%ED%94%8C%EB%A0%9B(%EC%A0%80%EC%9A%A9%EB%9F%89).pdf) #### 연구실 발표 논문 및 발표자 - 김윤진 / Patent2Vec : Neural embedding 접근법을 이용한 특허 문서의 feature vectorization techniques - 김재영 / Deep Embedding Clustering 기술을 이용한 특허 문서의 비지도 군집화 - 김지희 / 머신러닝을 활용한 특허 기술 분류기 개발에 관한 연구 - 장예훈 / 머신러닝 기반 유효특허 분류기 개발에 관한 연구 - 최석규 / 닐슨 피플미터 시청로그 데이터를 활용한 TV 시청자 연구 ![단체사진](https://raw.githubusercontent.com/TeamLab/jekyllDecent/master/media/img/news/20180405_133430_003.jpg "사진")
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2018년 3월 9일
TEAMLAB의 연구원들이 작성하는 팀 블로그를 오픈합니다. [https://teamlab.github.io/jekyllDecent/](https://teamlab.github.io/jekyllDecent/)
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