과제 상세정보
목록비지도적 사물중심 표현학습 연구
작성자
관리자
조회수
58
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 우수신진연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 비지도적 사물중심 표현학습 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711155072 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-03-01 ~ 2025-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구에서는, 강력한 표현력을 지닌 자동회기(Auto-regressive) 이미지 디코더의 사용이 사물중심 표현과 같은 은닉표현의 학습을 어렵게 할 수 있다는 기존의 관점과는 달리, 강력한 표현력을 가진 트랜스포머 기반의 이미지 디코더를 사물중심 표현학습 모델에 적용했을 때 고품질이면서 체계적 일반화가 가능한 이미지 생성과 표현학습이 가능하다는 연구가설을... | ||
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| 연구내용 | 본 연구자는 선행적 탐색 실험을 통해 강력한 트랜스포머-기반 이미지 디코더를 사용하지만 전체적으로 간결한 구조를 갖는 비지도 사물중심 표현학습 모델을 시험한 결과, 기존의 관점과 달리 강력한 이미지 디코더를 갖춘 모델이 고품질의 이미지 복원을 가능하게 하며, 동시에 사물중심 표현의 자연발생 성능도 향상시킬 수 있다는 가능성을 확인하였다. 이에 따라, 첫째로... | ||
| 기대효과 | 사물중심의 구조적 표현은 언어, 수학, 인과관계 및 계획 등의 고수준의 추론과 일반화를 요하는 고급 지능을 구현하는데 활용될 수 있다. 또한, 사물중심 표현의 조합가능성을 지원한다는 장점을 활용하여 효율적인 Few-Shot 또는 Zero-Shot 월드모델을 학습하고 추론하는 모델의 기반이 될 수 있으며, 모델기반 강화학습의 샘플 효율성을 개선하는데도 중요한... | ||
| 키워드 | 표현학습,사물중심학습,비지도 학습,조합성,체계적 일반화,월드모델 | ||
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 | 제조업(전자부품,컴퓨터,영상,음향및통신장비) | |
| 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 | 143,693,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||