과제 상세정보
목록태스크에 대한 사전경험 없는 자기지도학습을 통한 확장성 높은 특징 구축 연구
작성자
관리자
조회수
91
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | (유형1-2)중견연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 태스크에 대한 사전경험 없는 자기지도학습을 통한 확장성 높은 특징 구축 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711133160 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-03-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구는 적은 데이터 환경에서 태스크에 대한 사전학습 없이 데이터 표현을 구축하여 성능을 높이는 자기지도학습 기법을 제안한다. 라벨링 된 데이터에 대한 의존을 줄이고자 최근 학계와 산업계는 자기지도학습에 많은 관심을 쏟고 있다. 하지만 현재의 자기지도학습은 라벨이 필요하지 않은 대신 더 많은 학습 데이터를 요구하고, 특징 네트워크 학습에만 연구가 집중되어... | ||
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| 연구내용 | 최근 자기지도학습의 두드러지는 두 가지 장점은 학습에 라벨을 요구하지 않는 점과 학습된 모델이 태스크에 무관하게 좋은 성능을 보이는 점이다. 하지만 학습에 많은 데이터가 필요하므로 아직 다양한 형태와 환경에서 활용되지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 적은 데이터 환경에서 활용 가능한 자기지도학습 연구를 하고자 한다. 학계에서 이루어지고 있는 적은 ... | ||
| 기대효과 | 본 연구는 새로운 상황과 목적에서 자기지도학습을 연구함으로써 향후 관련 연구가 여러 방향으로 이루어지도록 하는 발판이 될 것이다. 최근 자연어 처리 및 시각 태스크에서 OpenAI의 GPT-3나 Google의 SimCLR과 같은 자기지도학습 모델이 지도학습을 뛰어넘는 성능을 보이며 학계와 산업계의 많은 주목을 받고 있다. 하지만 현재 자기지도학습의 연구 범... | ||
| 키워드 | 딥러닝,자기지도학습,적은 데이터 환경,데이터 표현 구축,과적합 문제,데이터 증강 기법,대조학습,메타러닝,전이 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 정보이론 > 인공지능 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 133,410,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||