제1 레이블 데이터로 구성된 학습 데이터 집합으로 훈련된 학습 모델을 생성하는 학습 모델 생성부;언레이블 데이터를 상기 학습 모델에 입력하여 상기 언레이블 데이터에 레이블을 추가한 제2 레이블 데이터를 생성하는 데이터 레이블 처리부;상기 제1 및 제2 레이블 데이터를 기초로 상기 학습 모델에 대한 액티브 학습을 진행하는 모델 학습부; 및상기 제1 및 제2 레이블 데이터로 상기 학습 데이터 집합을 구축하는 데이터 획득부를 포함하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제1항에 있어서, 상기 학습 모델 생성부는상기 학습 데이터 집합의 일관성(consistency)을 반복적으로 체크하여 상기 학습 데이터 집합을 갱신하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제2항에 있어서, 상기 학습 모델 생성부는상기 일관성에 흠결이 검출된 경우에는 상기 학습 데이터 집합에서 해당 레이블 데이터를 모두 삭제하고 상기 삭제를 통한 학습 데이터 집합으로 상기 액티브 학습을 갱신하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제1항에 있어서, 상기 데이터 레이블 처리부는학습용 데이터를 특정 주제로 분류된 전문 컨텐츠에서 발췌하고 메타데이터의 규격으로 전처리를 수행하여 상기 언레이블 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제1항에 있어서, 상기 데이터 레이블 처리부는상기 특정 주제를 기초로 상기 메타데이터의 규격을 결정하고 상기 메타데이터의 규격은 이미지 및 가장 높은 빈도수의 키워드를 순서대로 배치한 텍스트로 구성된 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제1항에 있어서, 상기 모델 학습부는상기 학습 데이터 집합에 있는 제1 레이블 데이터와의 유사도를 기초로 상기 제2 레이블 데이터의 배제 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제6항에 있어서, 상기 모델 학습부는상기 제1 및 제2 레이블 데이터가 특정 범위 내에서 유사한 경우에는 상기 배제를 결정하고 메타데이터의 규격에 있는 다음 순서의 키워드로 상기 제2 레이블 데이터를 변경하여 상기 유사도를 재결정하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제7항에 있어서, 상기 모델 학습부는상기 배제가 결정되지 않을 때까지 상기 재결정의 과정을 반복하고 상기 다음 순서의 키워드가 존재하지 않은 경우에는 상기 가장 높은 빈도수의 키워드를 상기 제2 레이블 데이터로 결정하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제1항에 있어서, 상기 데이터 획득부는상기 학습 데이터 집합에 상기 제1 및 제2 레이블 데이터 각각을 포함시킬지 여부를 결정하여 상기 학습 데이터 집합을 갱신하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 장치.

제1 레이블 데이터로 구성된 학습 데이터 집합으로 훈련된 학습 모델을 생성하는 학습 모델 생성단계;언레이블 데이터를 상기 학습 모델에 입력하여 상기 언레이블 데이터에 레이블을 추가한 제2 레이블 데이터를 생성하는 데이터 레이블 처리단계;상기 제1 및 제2 레이블 데이터를 기초로 상기 학습 모델에 대한 액티브 학습을 진행하는 모델 학습단계; 및상기 제1 및 제2 레이블 데이터로 상기 학습 데이터 집합을 구축하는 데이터 획득단계를 포함하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 방법.

제10항에 있어서, 상기 학습 모델 생성단계는상기 학습 데이터 집합의 일관성(consistency)을 반복적으로 체크하여 상기 학습 데이터 집합을 갱신하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 방법.

제10항에 있어서, 상기 데이터 레이블 처리단계는학습용 데이터를 특정 주제로 분류된 전문 컨텐츠에서 발췌하고 메타데이터의 규격으로 전처리를 수행하여 상기 언레이블 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 방법.

제10항에 있어서, 상기 모델 학습단계는상기 학습 데이터 집합에 있는 제1 레이블 데이터와의 유사도를 기초로 상기 제2 레이블 데이터의 배제 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 방법.

제10항에 있어서, 상기 데이터 획득단계는상기 학습 데이터 집합에 상기 제1 및 제2 레이블 데이터 각각을 포함시킬지 여부를 결정하여 상기 학습 데이터 집합을 갱신하는 것을 특징으로 하는 지식정제를 통한 액티브 인공지능 학습 방법.