지식그래프에서 경로를 탐색하는 모델 AttnIO를 소개합니다

시작하며 이상형에 관한 설문조사를 보면 상위권에 오르는 유형 중 하나가 바로 '대화가 통하는 사람'입니다. 끊임없이 말을 주고받는 시간이 즐거워서 또 만나서 이야기를 나누고 싶다는 감정이 드는 상대를 의미하겠죠. 소개팅 자리에서 본인을 할리우드 영화감독 스티븐 스필버그(Steven Spielberg)의 팬이라 소개하며 대화 포문을 열었을 때, "그래요?", "그렇군요...", "아 네…”라기보다는, "저도요! 레오나르도 디카프리오가 주연을 맡은 '캐치 미 이프 유 캔'은 여러 번 봤을 정도로 음악도, 연기도, 연출도 모두 멋진 작품이었어요”라고 말하는 사람이 바로 여기에 해당할 겁니다. 사람과 대화를 나누는 기계를 만들 때도 위에서 언급한 '대화가 잘 통한다'는 느낌을 제공하는 게 중요합니다. 물론 지금..

스마트하게 식단을 관리하는 딥러닝 기술

시작하며 많은 전문가는 잘못된 식습관 개선과 꾸준한 운동으로 요요가 없는 체중 감량이 가능하다고 말합니다. 특히 식단 구성에서 잘된 점과 잘못된 점을 분석하고 이를 개선해 점차 영양소가 골고루 들어있는 균형 잡힌 식단을 꾸리는 게 체중 감량에 큰 도움이 된다고 강조하고 있죠. 섭취한 음식 종류와 그 양을 최대한 상세하게 적을수록 감량 효과는 더 커집니다. 다만 문제는, 끼니마다 식단을 꾸준히 기록해나가는 게 생각보다 쉽지 않다는 거죠. 이런 이유로 요즘 다이어트 앱은 사진 속 음식을 자동으로 인식해 섭취 칼로리와 영양학적 정보를 좀 더 쉽게 기록할 수 있게 합니다. 카카오 VX가 만든 ‘스마트홈트’ 또한 사진 속 음식의 이름과 칼로리를 자동으로 입력해주는 식단카메라 기능을 제공하고 있습니다. 이 식사 기..

정답 유형을 분류하는 딥러닝 기술

시작하며 현대인은 자신이 원하는 정보를 찾는 데 점차 많은 어려움을 느끼고 있습니다. 언제 어디서나 경제적인 부담없이 편리하게 정보를 습득할 수 있는 인터넷이 가진 장점과는 별개로, 유용한 정보에 접근하는 데에는 물리적인 한계가 존재하기 때문입니다. 모르거나 모를 수밖에 없는 정보량이 압도적으로 많이 생산되고 있어 특정 상황과 조건에 따른 답을 파악하기가 쉽지 않죠. 이런 이유로 부정확하거나 잘못된 정보를 습득할 가능성도 이전보다 더 높아짐은 물론, 검색 정보를 이해하고 활용하는 수준이 낮아서 발생하는 새로운 형태의 불평등도 야기되고 있습니다. 카카오엔터프라이즈 AI Lab(이하 AI Lab)이 자사 인공지능 기술을 집약한 플랫폼인 '카카오 i'의 대화 엔진 을 고도화하는 이유는 사용자에게 도움이 될만한..

얼굴 인식 알고리즘 선행 연구를 소개합니다

시작하며 얼굴 인식 기술(face recognition)은 지난 수십 년간 컴퓨터 비전(computer vision)의 주요 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있습니다. [그림 1]처럼 시스템에 입력된 두 이미지 속 인물 간의 동일인 여부를 검증(verification)하거나, 이미지 속 인물이 내부 데이터베이스(DB)에 미리 저장된 인물 중 누구와 가장 유사한지를 식별(identification)하는 데 이 기술이 널리 활용되고 있습니다. 다만 얼굴 인식 모델의 훈련 또는 추론 단계에서 사진 속 얼굴 위치가 제각기 다르거나 그 촬영 각도가 다르면 얼굴 인식 정확도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 사진에서 얼굴 영역을 찾아 동일한 형태의 정면 얼굴을 추출하는 전처리 과정이 선행되어야 합니다. 일반적인 전처..

FRVT 1:1 검증 챌린지 참가 스토리

시작하며 얼굴 인식 기술은 지난 수십년 간 컴퓨터 비전의 주요 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 카카오 또한 딥러닝을 이용한 관련 연구개발을 진행하고 있죠. 지난 2016년 말 출시된 '라이브픽'은 자사 얼굴 인식 기술을 사용한 대표적인 예입니다. 이 이미지 검색 서비스([그림 1])는 시사회, 시상식, 사인회, 공항 출입국과 같은 이벤트별로 모은 스타 사진을 시간순으로 보여줍니다. 당시 개발한 모델이 주로 학습한 데이터셋에는 서양인 얼굴이 많이 포함돼 있어 동양인 얼굴을 제대로 인식하지 못하는 문제가 있었습니다. 동양인 얼굴 이미지 수집 및 레이블링, 모델을 개선하면 좋겠다는 논의를 바탕으로 새로운 얼굴 인식 모듈 개발에 성공한 카카오는 이전보다 훨씬 더 정확한 라이브픽 서비스를 제공할 수 ..

카카오 i 번역 성능 향상 실험 : 대규모 말뭉치를 활용한 사전학습

시작하며 사전학습(pretraining)은 데이터양이 절대적으로 적은 상황에서 적용하는 기법입니다. 문제(본 훈련)에서 제시되는 것과 유사한 형태의 데이터로 모델을 사전학습시키면 본 훈련에 효과적인 매개변수(parameter) 초기값 확보에 크게 도움이 되어서죠. 오늘날 대규모 말뭉치(corpus)를 사전학습한 언어 모델(language model)이 자연어처리(NLP)에서 주류로 자리하게 된 것은 바로 이런 효과 덕분입니다. 하지만 대용량 데이터를 사전학습해 성능을 크게 끌어올린 최신 언어 모델이 모든 NLP 태스크를 잘 풀지는 못합니다. 단적인 예로, 하나의 언어로 구성된 문장에서 특징(feature)을 추출하는 데 주안을 둔 언어 모델은 여러 언어에서의 특징 추출이 중요한 번역 태스크에는 적합하지 ..