- 본 연구 과제에서는 대한민국 서강대학교와 독일 튀빙겐대학교의 인공지능 연구자 간의 협력 연구를 통하여 상호간의 전문성에 해당하는 최소지도학습(연구책임자), 설명가능성 및 강건성(상대측연구자)을 융합하여 보다 발전된 시각인지기술을 개발하고자 함 - 보다 구체적으로는, 클래스 레이블 외에도 이미지 내 객체의 속성에 대한 레이블과 위치를 나타내는 바운딩 박스 등을 활용하여 Visual grounding과 같은 설명가능성을 학습에 적용하여 이를 통해 인공지능 모델의 추론 결과를 사람이 보다 쉽게 이해할 수 있는 새로운 학습기법을 연구할 예정임 - 이 때 바운딩 박스와 분할 마스크를 활용한다는 점에서 융합지도(hybrid supervision)를 수행하게 되는데, 이러한 레이블들은 비용이 클래스 레이블에 비해 상당히 비싸지만 모든 샘플이 아닌 소수 이미지에만 이러한 레이블을 도입하는 방식을 통해 여러 단계의 레이블을 활용함의 장점을 취하면서도 결과적으로 총 데이터의 비용을 최소화할 수 있을 것이라 생각됨