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연합인증

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자동화된 데이터 분석을 위한 캡션과 시각화의 멀티모달 표현 및 상호 생성 모델 개발
Developing Multimodal Representation and Generative Models of Captions and Visualizations for Automated Data Analytics 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 성균관대학교
SungKyunKwan University
연구책임자 조재민
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-06
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300012255
과제고유번호 1711171732
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-25
키워드 인공지능.정보시각화.인간컴퓨터 상호작용.생성 모델.데이터 분석.Artificial Intelligence.Information Visualization.Human-Computer Interaction.Generative Models.Data Anaylsis.

초록

□ 연구개요
본 연구에서는 데이터 기반 의사 결정에 필수적인 데이터 탐색 및 분석을 자동화하기 위해 필수적인 시각화 및 캡션 자동 생성 기술을 연구한다. 데이터 분석에 대한 수요가 증가하였지만, 전방위적으로 수집되는 다양한 데이터를 전문가가 일일이 탐색하고 분석하는 것에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, (데이터 테이블, 시각화, 자연어 캡션)의 서로 다른 세 모달리티로 구성된 데이터를 수집하고, 이 중 일부 모달리티가 주어졌을 때 다른 모달리티를 생성하는 멀티모달 생성 모델을 개발하여 전체 또는 세부 수준 태스크

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
  • 2.1. 데이터 수집 및 결과 ... 7
  • 2.2. 멀티모달 인공지능 모델 구축 방법 및 실험 결과 ... 9
  • 2.3. 사용자의 의도를 반영한 캡션 생성 시스템 개발 결과 ... 10
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
  • 3) 목표 달성 수준 ... 12
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 자체점검표 ... 13
  • 7. 참고문헌 ... 14
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 19

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참고문헌 (25)

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