무하유, 13일 ‘객체기반의 출판교육 저작권 추출 및 분류기술 개발’ 1차년도 성과보고 실시
해당 과제는 (사)한국인지과학산업협회(협회장 서울대학교 장병탁교수)가 주관하고 ㈜무하유(대표이사 신동호)가 참여해 진행되고 있으며, 3년간의 기술개발을 통해 ‘인공지능기반 교육 저작물 관리시스템’을 상용화하는 것이 최종 목표다.
교과서 등의 교육저작물에 이용되는 사진, 그림 등은 이미지에 대한 데이터베이스화가 이루어지지 않아 미보상 저작물이 지속적으로 발생하고 있다. 그중에서도 사진, 미술 이미지의 미분배율이 78%를 차지한다.
또한 기존에는 교육저작물 라이선스가 수동으로 관리되고 있었기 때문에 이를 개선하고 인공지능을 활용해 자동화하는 것이 이번 과제의 배경이었다.
무하유는 1차년도 과제를 진행하면서 △교육저작물 학습데이터 제작 △이미지와 텍스트가 혼합된 저작물의 인식 모듈 개발 △주의(attention)기반 고속 시각처리 알고리즘 개발 △딥러닝 기반 어문 저작물 인식 모듈 개발 △시각 지능정보 학습데이터 유형 분석서 작성 △교육저작물 메타데이터 유형 분석서 작성 △시각 지능정보기술 기반 교육저작물 학습관리 프로그램 개발 1종 등의 성과를 냈다.
인공지능의 핵심기술인 딥러닝은 학습데이터가 부족할 경우 충분한 학습이 불가능해 실제 서비스에 적용할 만한 품질을 끌어내기가 어렵다.
이에 참여기관인 ㈜무하유는 실서비스 중인 대량의 학술, 교육데이터를 대상으로 자체 문서포맷 기술을 적용해 연구과제 목표의 10배에 가까운 10000건, 900GB 분량의 학습데이터를 생성해 딥러닝 품질 개선에 기여했다. 또한 다중저작물의 자동분리 추출의 경우 정확도가 90% 이상으로 구현된 상태이다.
본 연구과제로 개발되는 텍스트 저작물 인식기술은 (사)한국인지과학산업협회로부터 ㈜무하유가 기술이전 받아 ㈜무하유의 카피킬러 DS(Deep Structure, 심층검사)에 적용되어 상용화될 예정이다.
연구책임자인 김철연 교수는 “1차년도에 계획했던 목표치를 초과달성 하였다”며 “한국인지과학산업협회와 무하유의 협력이 향후 교육 저작물 관리에 큰 기여를 할 수 있을 것이라 기대된다”고 밝혔다.
한편 과제는 2차년도에는 교육 저작물 식별 및 관리기술을 개발하고 3차년도에는 시각 지능정보기술을 활용한 교육 저작물 관리서비스를 구축하는 것을 목표로 하고 있다.
웹사이트: http://www.muhayu.com/
연락처
무하유
영업마케팅본부
송복령 프로
02-2115-8766
이메일 보내기
