과제 상세정보
목록최적 검수 작업 할당 및 검수자 신뢰도 추론 알고리즘 기반 AI 학습데이터 크라우드 검수 시스템
작성자
관리자
조회수
92
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 지역주력산업육성 |
|---|
과제 기본정보
| 과제명 | 최적 검수 작업 할당 및 검수자 신뢰도 추론 알고리즘 기반 AI 학습데이터 크라우드 검수 시스템 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 과제고유번호 | 1425147740 | ||||
| 부처명 | 중소벤처기업부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2020-05-01 ~ 2021-12-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-05-01 ~ 2021-12-31 |
요약 정보
| 연구목표 | AI를 개발하기 위해서는 대량의 원천데이터를 수집하여 학습데이터로 정확히 가공(레이블링)해야 함. 특히, AI의 범용성과 높은 성능을 위해서는 다양한 사람들로 구성된 수집 풀이 필요하며, AI 개발의 병목이 되는 대량 데이터 가공을 빠르고 정확하게 처리해야 함. 현재 불특정 다수의 참여로 데이터를 수집, 가공하는 크라우드소싱 방식이 본 문제를 해결할 수 있... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 현재 주관기관 셀렉트스타는 크라우드소싱 플랫폼(캐시미션)을 자체 보유중임. 크라우드소싱 플랫폼의 역할은 AI 학습데이터를 수집 및 가공(레이블링)하기 위해 다수의 작업자를 활용한다는 점에 있음. 학습데이터를 생산하기 위해서 고객사의 요청 사항을 플랫폼에 공개하고 다수의 작업자가 접근하여 고객사의 요청사항에 맞게 작업함. 그 결과 고객사는 원하는 학습데이터를... | ||
| 기대효과 | (1) AI 학습데이터 검수 시스템의 정확도 향상을 통한 플랫폼 경쟁력 확보.(2) AI 학습데이터 검수 비용 약 30%, 전체 데이터 생산 비용 약 15% 절감.(3) AI 학습데이터 생산 속도 30% 이상 증가.(4) 크라우드 규모가 커져 악성 검수자가 들어와도 검수 시스템이 견고해짐. 이를 통해 플랫폼의 확장성(Scalability) 강화.(5) 당사... | ||
| 키워드 | 크라우드소싱, 작업자 신뢰도 추론, 작업값 추론, AI 학습데이터, 딥러닝 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
|
기술 정보
| 연구개발단계 | 개발연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 산 | 과학기술표준분류 | 자연 > 수학 > 이산/정보수학 > 알고리즘 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 셀렉트스타 | 사업자등록번호 | |
|---|---|---|---|---|
| 연구책임자 | 소속기관명 | 셀렉트스타 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 210,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
|---|---|---|---|
| 비고 | |||