KISTI AI 경진대회 최우수상

건국대학교 일반대학원 인공지능학과 이예진, 한미래 석사과정생으로 구성된 ‘1007팀’(지도교수 김학수)이 최근 KISTI(한국과학기술정보연구원)에서 주관한 전국규모 AI 경진대회인 ‘AI 연구데이터-AI 분석 활용 경진대회’에서 ‘인공지능’ 부문 최우수상(과학기술정보통신부 장관상)을 수상했다. 또 컴퓨터공학과 김슬기, 인공지능학과 김담린, 이주상 석사과정생과 이우진(사회환경공학부 3) 학생으로 구성된 ‘소대배치팀’은 장려상(한국과학기술정보연구원 원장상)을 수상했다.

올해 2회를 맞는 이번 경진대회는 DataON 또는 개인 보유 연구데이터를 사용한 분석·활용 사례 발굴 및 인공지능 모델 개발을 주제로 진행됐다. DataON은 KISTI가 운영하는 국가연구데이터플랫폼서비스이다.

1007팀은 키워드를 활용한 기계 독해 모델을 구현하여 국내논문 QA 데이터셋을 활용해 기계독해(MRC) 모델 고도화를 위한 키워드 임베딩, 단서 문장 임베딩 등의 기법을 제안하고 효용성을 입증했다.

소대배치팀은 계층적 다중 레이블 임베딩을 이용한 논문 문장 수사학적 분류 모델을 구현하여 국내 논문 문장 의미 태깅 데이터셋을 활용해 사전학습언어모델과 BiLSTM, 어텐션, 레이블 임베딩을 결합하는 분류모델을 기반으로 분류별 데이터 불균등성을 고려하여 대분류와 세분류를 동적결합하는 모델을 제시했다.

수상팀은 “대용량의 문서 데이터와 기계독해 모델을 다뤄보면서 다양한 아이디어를 실험해볼 수 있는 좋은 경험이었다”며 “오픈 도메인과 멀티홉 추론에 흥미를 느끼게 되는 계기였고. 항상 좋은 결과를 얻도록 노력해주신 지도교수님께 감사드립니다”고 말했다. 이어 “향후 연구에서는 여러 가지 아이디어를 적용해서 모델의 성능을 더 향상시킬 수 있도록 연구를 진행할 계획”이라고 포부를 밝혔다.