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2017년 제2회 원내 토론회 후기

작성자 국립국어원 등록일 2017. 8. 23. 조회수 22280

   

2017년 제2회 원내 토론회 후기

 

2017년 7월 7일 / 국립국어원 어문연구과

 

  국립국어원에서는 2017년 제2회 원내 토론회를 다음과 같이 개최하였다.

 

주  제

  인공지능과 자연어 처리를 바탕으로 한 지능산업

발표자

  정상근(SKT AI사업단 소속)

일  시

  2017년 7월 7일(금) 16:00~18:00

장  소

  국립국어원 중1층 강의실

 

  올해 두 번째 원내 토론회는 지난 번에 이어 제4차산업에서의 자연어 처리와 인공지능을 주제로 개최되었다. 지난 토론회가 규칙 기반 자연어 처리를 중심에 두었다면, 이번 토론회에서는 거대 자료(빅데이터)를 바탕으로 한 심화학습(딥러닝)을 중점적으로 살폈다.

  인지 과학은 인간의 인지 매커니즘을 규칙 기반으로 이해하려는 시도(계산주의)에서 시작하여, 이후 수많은 자료의 축적을 바탕으로 신경망 기반(연결주의) 심화학습(딥러닝)으로까지 그 방법론이 확대되었다. 가령, 우리가 ‘고양이’를 떠올릴 때 특정 이미지뿐 아니라 고양이와 관련된 다양한 자료들이 신경망으로 연결된 듯이 일시에 떠오르는 것에 초점을 두어 연구한 것이 연결주의적 시도이다.

  따라서 자료의 수가 많고 다양할수록, 자료들의 구조적 연관성이 최대한 확보될수록 인공지능이 학습할 수 있는 기회가 많이 제공되어 인공지능의 인지 능력이 발달할 수 있는 토대가 된다. 이렇게 자료를 축적하고 그것들의 구조적 관계를 연결시키는 작업의 수준은 ‘디지털 정보’를 ‘의미(시맨틱) 정보’로 변경해 주는 변환기(컨버터)의 성능과 직접적으로 관련된다. 이렇듯 의미 변환기는 단기간에 구축될 수 없는 것이고 인공지능의 성능과 직결되는 것이라 업체나 단체마다 연구를 거쳐 고유한 변환기를 갖고 있다.

  한편, 심화학습(딥러닝)을 통해 현재까지 구현이 가능하게 된 기능은 검색, 추론, 분류 등의 응답 기능이다. 문서 내용 이해, 발화 의도 이해 등의 기능은 아직까지 상용화될 단계에 들어서지 못하고 있으나 지속적인 연구를 통해 머지않은 미래에 유의미한 성과를 낼 것으로 내다보았다.

  강연이 끝난 후 이어진 질의응답 시간에는 강연 내용과 더불어 제4차산업 시대에 국어 관련 국가 중추 기관으로서 국어원이 앞으로 나아갈 방향에 대한 질문들이 제기되었다. 인간의 대화 속 의도 파악이 현재 어디까지 가능한가에 대한 질문에 강연자는 거대 자료(빅 데이터)의 종류와 분야에 따라 달라질 것이라고 답했다. 이어, 거대 자료(빅 데이터) 구축과 자료들의 성격에 따른 분류 및 자료들의 구조적 연결을 전담하는 기관이 필요한데 그 역할을 국어원이 맡게 되기를 소망한다는 업계의 바람도 넌지시 비쳤다. 제4차산업 시대에는 방대하고 공신력 있는 언어 자료의 구축이 신동력이 될 것임에 모두가 공감하면서 토론회를 마무리하였다.

 

인공지능과 자연어 처리를 바탕으로 한 지능산업이라는 주제에 대한 토론 사진