| 연구목표 |
1차년도에는 <정밀 타게팅 가상학습셋 생성>의 기초가 되는 요소 기술을 개발함. 크게 세가지로 구성되어 있는데, 첫 번째는 데이터 이미징의 토대가 되는 효과적인 차원 축소기법의 개발, 두 번째는 데이터 이미징에서 데이터의 문제를 정의할 수 있는 측정기법의 개발, 세번째는 진단을 토대로 한 가상데이터 파이프라인의 개발임.1.1 데이터 이미징을 위한 ... |
| 연구내용 |
1.1 데이터 이미징을 위한 차원 축소 기법 개발 - 제안하는 데이터 이미징에서는 데이터 샘플 사이의 거리와 같은 가장 기본적인 국소 특징을 유지하는 제약조건 하에서 차원을 축소하여 빈공간과 같은 구조적 특징들이 자연스럽게 유지되는 것을 특징으로 함.- 기존의 차원축소법은 비가역적인 방법으로 축소된 차원에서 원래 데이터를 복원하기가 어려움. 반면에 목표... |
| 기대효과 |
예비창업팀 페블러스는 팁스 과제를 통해 "정밀 타게팅 가상 데이터 생성기술"을 확보하여 인공지능 데이터에 관련된 원천기술을 확보하고 이를 검증하는 제품 및 솔루션을 개발하여 글로벌 인공지능 데이터 시장에 진출할 수 있는 확실한 경쟁력을 확보함.기존의 가상 데이터 기술은 인공지능 데이터의 양적 부족의 문제와 라벨의 부정확성 문제를 해결하였으나 ... |
| 키워드 |
가상 데이터,데이터 진단,데이터 이미징,정밀 타게팅,합성 데이터 |