서울대 산업공학과 대학원생팀, AI 능력 향상 연구로 SKT AI Fellowship 2기 최우수팀 선정
서울대 산업공학과 대학원생팀, AI 능력 향상 연구로 SKT AI Fellowship 2기 최우수팀 선정
  • 최용현 기자
  • 승인 2020.12.14 09:00
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

딥러닝 기술로 한국어 요약 성능 획기적 향상 이끈 연구성과 주목
왼쪽부터 서울공대 산업공학과 데이터마이닝 연구실 박서영·선지민 석사과정, 이재원 석박통합과정 (사진제공: 서울대학교)
왼쪽부터 서울공대 산업공학과 데이터마이닝 연구실 박서영·선지민 석사과정, 이재원 석박통합과정 (사진제공: 서울대학교)

서울대학교 공과대학(학장 차국헌)은 산업공학과 데이터마이닝 연구실(지도교수 조성준 교수)의 이재원 석박통합과정, 박서영 석사과정, 선지민 석사과정이 AI 연구에 큰 성과를 내고 SK텔레콤 주관 SKT AI Fellowship 2기 최우수팀에 선정됐다고 밝혔다.

SKT AI Fellowship은 SK텔레콤이 전국 대학(원)생들을 대상으로 AI, 5G 등 ICT 주요 분야 실무 경험 및 연구 기회를 제공하는 프로그램으로 2019년부터 시행해 올해 2기가 운영됐다. 5월 2회에 걸친 심사 과정을 통해 총 여섯 팀이 SKT AI Fellowship 2기로 선발됐고 이들은 이후 6개월간 AI, Big Data, Mobility, Security 등 ICT 주요 분야의 주제에 대한 과제를 수행했다.

최우수팀으로 선정된 세 연구원의 주제는 ‘한국어 요약 모델 연구개발 및 요약 데이터셋 구축(Korean Summarization Model & Dataset)’이었으며 SK텔레콤의 멘토(전희원 리서치엔지니어, SK텔레콤 AI랭귀지테크랩스)와 함께 연구를 진행했다.

연구원들은 한국어 딥러닝 기술인 KoBERT를 활용한 모델로 ‘요약(summarization)’이라는 문제를 풀고 모델 학습에 필요한 한국어 요약 데이터셋을 구축했다. 2018년 구글에서 발표한 획기적인 BERT 모델은 자연어처리의 지형을 바꿨다. 2019년 SK텔레콤이 한국어에 특화된 BERT 모델인 KoBERT를 개발해 오픈소스로 공개했고 이는 다양한 한국어 자연어처리 과제의 발전에 기여했다.

‘요약’은 법률 문서나 논문과 같은 긴 문서부터 상품 리뷰, 고객 상담로그와 같은 비교적 짧은 문서까지 모두 적용할 수 있기에 활용 방안이 무궁무진하다. 한국어 요약은 영어 요약에 비해 상대적으로 연구가 덜 진행돼 온 자연어처리 분야 중 하나로 발전 가능성이 매우 높다.

최종 결과물은 SK텔레콤의 검토를 거쳐 오픈소스로 공개될 예정이다. 연구원들은 “이번 연구를 통해 향후 한국어 요약, 나아가 한국어 자연어처리의 연구발전에 기여하고자 한다”고 포부를 밝혔다.



댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.

  • 서울특별시 송파구 오금로62길 13-8, 102호
  • 대표전화 : 02-402-8837
  • 팩스 : 02-402-8836
  • 청소년보호책임자 : 강주영
  • 제호 : 벤처타임즈
  • 등록번호 : 서울 아 02873
  • 등록일 : 2013-11-11
  • 발행일 : 2013-11-11
  • 발행인 : 최용국
  • 편집인 : 강주영
  • 법인명 : 오케이미디어그룹
  • 출판사번호 : 제2023-000124호
  • 사업자등록번호 : 476-81-03289
  • 벤처타임즈 모든 콘텐츠(영상,기사, 사진)는 저작권법의 보호를 받은바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.
  • Copyright © 2024 벤처타임즈. All rights reserved. mail to ok@vtimes.kr
ND소프트