프로젝트 소개
본 과제는 딥 러닝 인공지능의 높은 성능에도 불구하고 블랙박스 문제와 과도한 레이블링 비용으로 인해 자율주행, 병변진단 등 고신뢰 분야 적용이 어렵다는 한계를 해결하고자 하는 협력 연구임.
연구 목표는 서강대학교의 최소지도학습과 튀빙겐대학교의 설명가능한 인공지능, 강건한 인공지능을 결합하여 발전된 시각인지기술을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 클래스 레이블과 함께 속성 레이블, 바운딩 박스, 분할 마스크를 활용한 Visual grounding 및 융합지도(hybrid supervision) 학습기법 구축임. 기대 효과는 비용 절감, 추론 결과의 이해 가능성 향상, 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 확보, 의료·자율주행 분야 활용 기반 마련임.