AI대학원 김기응 교수팀과 윤세영 교수팀, 각종 해외 AI 챌린지 대회에서 우수한 성적 거둬

AI대학원 김기응 교수 연구팀(이정관*, 함동훈* 석사과정, 장영수 박사과정)은 인공지능 대화시스템 분야의 대표적인 국제 경진대회인
제 8회 대화시스템기술챌린지 (The Eighth Dialogue System Technology Challenge; DSTC8) 다중 도메인 태스크 완수 (Multi-Domain Task Completion) 트랙 부문에서
우승을 차지했다. (*: 공동기여)

이 챌린지에서는 다양한 주제들(호텔, 식당, 명소 등)이 등장할 수 있는 여행정보 안내 상황에서, 사용자와의 대화를 통하여
1) 사용자 요구사항 이해, 2) 데이터베이스에서 요청한 정보를 검색, 3) 예약 시스템과의 연동 할 수 있는 목적지향 대화 챗봇(chat-bot)을 만드는 것이다.
이러한 태스크를 위한 기존의 대화 시스템들은 1) 사용자 발화 이해 (Natural Language Understanding; NLU) 2) 대화 상태 추적 (Dialogue State Tracking; DST)
3) 대화 정책 결정 (Dialogue Policy) 4) 시스템 발화 생성 (Natural Language Generation; NLG) 총 네 단계를 수행하는 특화된 모듈들로 구성하여
독립적으로 개발하고 통합하지만, 본 연구팀에서는 언어생성 모델인 GPT-2를 기반하여, 위의 네 단계를 모두 수행하는 하나의 심층 신경망 모델을 제안하였다.
연구팀이 개발한 대화 시스템은, 언어생성 모델의 강력한 성능을 활용하는 창의적인 훈련 기법을 제안하여, 기존의 방법론에 비해 훈련 과정을 대폭 단순화시켰다.

DSTC8는 마이크로소프트 리서치, IBM 리서치, 아마존 알렉사 AI가 공동주최하였고, 지난해 6월 데이터셋 공개 이후 약 3개월에 걸쳐 진행되었다.
연구팀은 사람이 직접 평가하는 인적 평가(Human evaluation)에서 68.32% 의 성공률(Success Rate)로서 1등을 하였고, 언어 이해 점수 (Language Understanding Score)와
응답 적절성 점수 (Response Appropriateness Score)에서 압도적인 차이를 보였다 (결과 사이트: https://convlab.github.io/).
본 연구는 2020년도 AAAI 학술대회의 DSTC8 워크샵에서 발표될 예정이다. 이 연구 결과는 산업통상자원부의 산업기술혁신사업 지원의 실내용 음성대화 로봇을 위한
원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발 과제(No.10063424, 총괄책임자: KAIST 전기공학부 김회린 교수) 수행을 통해 이루어졌다.

또한 우리 대학 AI대학원 윤세영 교수 연구팀은 2019 NeurIPS AI 챌린지 중 하나인 MicroNet Challenge (결과 사이트: https://micronet-challenge.github.io) 에서
CIFAR-100 (이미지 분류) 부분에서 2등 (김태현, 김종협, 김창환 석사과정) 3등 (오재훈 석박통합과정, 이기훈, 배상민 석사과정)을 차지하였다.
MicroNet Challenge 는 Google 연구팀에서 주최하여 지난해 6월부터 약 4개월동안 진행되었다.
휴대 단말과 같이 저전력 저사양 환경에서의 인공지능 실행의 목표로 작은 용량과 빠른 연산 속도를 비교하는 대회였다.
본 연구팀은 모델의 용량과 연산량을 줄이기 위하여 다양한 새로운 학습 방법을 제시하여 기존 방법보다 200배 개선된 알고리즘을 개발하였다.
본 연구는 과학기정보통신부의 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 지원의 부하분산과 능동적 적시 대응을 위한 빅데이터 엣지 분석 기술 개발 과제(No. 2018-0-00278,
총괄책임자: ETRI 이용주 박사) 지원으로 이루어졌다.

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