초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
비교사 전이 학습을 위한 분포 학습 기반 방법론 및 적용 기술 개발
○ 전체 내용
비교사 전이 학습을 위해서는 타겟 데이터의 분포를 학습하는 것이 중요한 문제이며 기존의 분포 학습 방법론 활용을 위해서는 다량의 데이터가 필요함. 특히, 보안이 중요하거나 데이터 수집 비용이 높은 데이터의 경우에는 데이터가 충분하지 않거나 목표 레이블 정보를 얻기 어렵기 때문에 기존의 딥러닝 방법들을 그대로 적용하기 어렵다는 한계가 있음. 본 연구 과제를 통해 대용량의 목표 레이블이 없는

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
비교사 전이 학습을 위한 분포 학습 기반 방법론 및 적용 기술 개발
○ 전체 내용
비교사 전이 학습을 위해서는 타겟 데이터의 분포를 학습하는 것이 중요한 문제이며 기존의 분포 학습 방법론 활용을 위해서는 다량의 데이터가 필요함. 특히, 보안이 중요하거나 데이터 수집 비용이 높은 데이터의 경우에는 데이터가 충분하지 않거나 목표 레이블 정보를 얻기 어렵기 때문에 기존의 딥러닝 방법들을 그대로 적용하기 어렵다는 한계가 있음. 본 연구 과제를 통해 대용량의 목표 레이블이 없는 외부 데이터를 효과적으로 활용하도록 하는 방법론을 개발하여 타겟데이터에 대한 분포 학습을 수행하는 것을 가능하게 하고 적합한 응용 분야에 이를 적용하고자 함.
○ 1단계
● 목표 : 소용량 데이터 분석을 위한 비교사 분포 학습 방법론 개발
● 내용
커널 기반 방법론으로 데이터 서포트 영역을 학습시켜 데이터가 존재하는 영역에 대한 분포 학습 규제 방법론을 개발하였음. 또한 텍스트 데이터를 기반으로 추가적인 관련 데이터를 함께 활용하여 일부의 외부 정보가 주어졌을 경우에 이를 반영하는 반교사 학습 방법과 관련된 다른 도메인의 데이터가 주어졌을 때에 이를 반영하는 도메인 적응 분포 기반 표현 학습 방법론 개발을 수행하였음.
○ 2단계
● 목표 : 전이 가능한 내재적 생성 모형 개발
● 내용
보안이 중요하거나 데이터 수집 비용이 높은 데이터의 경우에 주어진 데이터로부터 데이터의 매니폴드나 구조를 내재적 분포를 통해 학습하고, 인공지능 및 보안과 관련된 문제들을 해결할 수 있는 방법론 개발을 수행하였음. 이를 위해서 데이터로부터 데이터의 내재적 분포를 학습한 후에 이를 기반으로 데이터의 구조나 안정성을 분석하는 연구를 진행하였음.
○ 3단계
● 목표 : 전이 가능한 분포 학습 방법론 적용을 위한 기술 개발
● 내용
본 연구 과제와 관련된 응용 사례 중 하나인 데이터 수접이 어려운 민감 정보 포함 데이터 분석과 민감 정보가 중요한 인공지능 공정성 문제에 적합한 적용 기술을 개발하고자 함. 따라서 프라이버시 보호 분포 학습 분석 방법론을 개발하여 프라이버시 보호를 하면서도 데이터의 분포 정보를 분석하고자 함. 또한, 민감 정보 보호를 수행하면서도 공정한 인공지능 학습을 하는 분야에 적용가능한 기술을 개발하고자 하는 연구를 수행하였음.

□ 연구개발성과
1차년도에는 연구 수행 계획에 맞추어 연구를 수행하였고 국제 학술지, 국제 학회 및 특허 출원으로 연구 성과를 발표함
2차년도에는 내제적 분포 학습에 대한 연구와 응용 분야로써 인공지능 보안 문제 해결을 위한 연구를 수행하였고, 국제 우수 학슬지들에 연구 수행 결과들을 발표함
3차년도에는 전이 가능한 분포 학습 방법론을 인공지능 보안 문제에 적용하는 연구를 수행하여 국제 우수 학회, 국제 학술지, 특허 등록 및 출원을 통해 연구 수행 결과를 발표함

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
본 연구 과제를 통해서 최종적으로는 데이터 수집 비용이 높거나 보안이 중요한 데이터의 경우에도 데이터 및 모형의 분포 정보를 이용하여 견고하게 학습 가능한 예측 시스템을 개발하는 것을 가능하게 하고자 함. 주어진 데이터의 분포 정보를 학습하거나 모형으로부터 얻어진 분포 정보를 활용함으로써 안전한 인공지능 활용이 가능해질 것으로 기대됨

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 최종 목표: 비교사 전이 학습을 위한 분포 학습 기반 방법론 및 적용 기술 개발 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 1차 년도 개발 목표: 소용량 데이터 분석을 위한 비교사 분포 학습 방법론 개발 ... 6
• 2차 년도 개발 목표: 전이가능한 내재적 생성 모형 개발 ... 6
• 3차년도 연구 목표: 전이 가능한 방법론 적용을 위한 새로운 기술 개발 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
• 1) 연구수행 결과 ... 8
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 19
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 20
• 6. 참고문헌 ... 21
• 끝페이지 ... 22