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DLILLAB(지도교수 : 최윤석 교수) , NAACL 2025 논문 4편 게재 승인
2025-02-06데이터 및 언어 지능(Data & Language Intelligence, DLILAB) 연구실의 논문 4편이 자연어처리 분야의 최우수 국제학술대회인 NAACL 2025 (“2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics”)에 게재 승인되었습니다. 논문은 4월 미국 뉴 멕시코에서 발표될 예정입니다. 자동 코드 질문 응답(AQA)은 코드 스니펫을 분석하여 코드 관련 질문에 대해 정확한 답변을 생성하는 것을 목표로 합니다. 적절한 답변을 제공하려면 코드의 관련 부분을 정확히 이해하고, 질문의 의도를 올바르게 해석해야 합니다. 그러나 실제 환경에서는 질문자가 코드의 일부만 제공하는 경우가 많아 답변을 찾는 데 어려움이 발생합니다. 응답자는 이러한 제한된 정보를 기반으로 적절한 답변을 제공할 수 있어야 합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 CoRAC이라는 지식 기반 프레임워크를 제안합니다. CoRAC은 선택적 API 문서 검색과 질문 의미 의도 클러스터링을 통해 이해력을 향상시켜 자동 코드 질문 응답을 지원합니다. 세 가지 실제 벤치마크 데이터셋에서 CoRAC의 성능을 평가했으며, 다양한 실험을 통해 그 효과를 입증했습니다. 또한, CoRAC이 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델에 비해 고품질의 답변을 생성할 수 있음을 보여주었습니다. 이 논문에서는 SALAD (Structure-Aware and LLM-driven Augmented Data)라는 새로운 접근법을 제안합니다. SALAD는 대조 학습(Contrastive Learning)을 위해 구조를 인지하고 반사실적(counterfactual)으로 증강된 데이터를 생성함으로써 모델의 강건성(robustness)과 일반화(generalization)**를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 태깅 기반 방식을 사용하여 구조를 인지한 긍정 샘플을 생성하고, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 다양한 문장 패턴을 가진 반사실적 부정 샘플을 생성합니다. 이를 통해 모델이 주요 문장 구성 요소 간의 구조적 관계를 학습하도록 하며, 부적절한 상관관계(spurious correlations)에 대한 의존을 최소화합니다. 감정 분류(Sentiment Classification), 성차별 탐지(Sexism Detection), 자연어 추론(Natural Language Inference) 세 가지 과제에서 실험을 통해 SALAD의 효과를 검증했으며, 그 결과 SALAD가 다양한 환경에서 모델의 강건성과 성능을 향상시킬 뿐 아니라, 분포 외(out-of-distribution) 데이터셋과 교차 도메인 시나리오에서도 일반화 성능을 강화함을 보였습니다. 대규모 언어 모델(LLMs)은 제로샷 질문 응답(QA) 과제에서 뛰어난 성능을 보이지만, 기존 방법들은 모호한 질문과 명확한 질문 유형 간의 성능 격차가 크며, 주어진 지침이나 내부 지식에 강하게 의존하여 편향 제거 성능(debiasing performance)이 낮다는 한계를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 DeCAP (Context-Aware Prompt Generation)을 제안합니다. DeCAP은 질문 유형의 차이로 인한 성능 격차를 줄이기 위해 질문 모호성 탐지기(Question Ambiguity Detector)를 활용하고, 중립적인 문맥을 제공하기 위해 중립적 다음 문장 생성기(Neutral Next Sentence Generator)를 사용하여 내부 편향 지식에 대한 의존도를 감소시킵니다. BBQ와 UNQOVER 데이터셋을 사용해 여섯 개의 LLM에 대한 실험 결과, DeCAP이 state-of-the-arts 편향 제거 QA 성능을 달성했으며, 다양한 QA 환경에서 LLM의 공정성과 정확성을 크게 향상시키는 데 효과적임을 입증했습니다. 언어 모델의 취약성을 검증하기 위해 많은 적대적 공격(adversarial attack) 방법들이 제안되었으나, 대부분 다수의 쿼리와 타겟 모델에 대한 정보를 필요로 합니다. 심지어 블랙박스 공격(black-box attack)조차도 타겟 모델의 출력 정보를 요구하며, 이는 타겟 모델이 닫혀있고 접근이 불가능한 하드 블랙박스(hard black-box) 환경에서는 현실적으로 적용이 어렵습니다. 최근 제안된 하드 블랙박스 공격 방법들도 여전히 많은 쿼리를 요구하며, 적대적 생성기를 훈련하는 데 매우 높은 비용이 소요됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 타겟 모델에 접근하지 않고 적대적 예제를 생성하는 효율적인 방법인 Q-faker(Query-free Hard Black-box Attacker)를 제안합니다. Q-faker는 타겟 모델에 접근하지 않기 위해 대리 모델(surrogate model)을 사용하며, 이 대리 모델은 타겟 모델을 속일 수 있는 적대적 문장을 생성합니다. 이 과정에서 제어된 생성 기법(controlled generation techniques)을 활용합니다. 우리는 8개의 데이터셋에서 Q-faker를 평가했으며, 실험 결과, Q-faker가 높은 전이성(transferability)과 높은 품질의 적대적 예제를 생성할 수 있음을 보여주었고, 하드 블랙박스 환경에서의 실용성을 입증했습니다.
한진영 교수님 총괄 신뢰가능한 AI 연구단, '신뢰가능한 AI 국제 워크숍' 개최…AI 기술안전성 논의
2025-01-09한진영 교수님 총괄 신뢰가능한 AI 연구단, '신뢰가능한 AI 국제 워크숍' 개최... AI 기술안전성 논의 - 네이버·정보통신기획평가원 등 산업계 및 정부 전문가 참여 - AI 기술의 사회적 책임과 발전 방향 논의 성균관대가 지난달 20일 학계 및 정부 전문가들과 함께 최근 AI 연구 동향을 파악하고 발전 방향을 모색하는 국제 워크숍을 개최했다. 성균관대학교는 본교 인문사회과학캠퍼스에서 최신 AI 기술의 사회적 책임과 관련한 연구 동향을 파악하고 발전 방향을 모색하는 '2024 International Workshop on Responsible AI' 워크숍을 개최했다고 8일 밝혔다. 워크숍에는 학계의 국내외 석학들과 산업계 및 정부 전문가들이 참여했다. 신뢰가능한 AI 연구단을 총괄하고 있는 성균관대 한진영 교수의 개회사로 시작해 정보통신기획평가원 정재훈 팀장의 축사가 이어졌다. 특히 AI 분야의 세계 석학으로 꼽히는 샴 순다르 펜실베이니아 주립대 교수와 이관민 싱가포르 난양공대 교수가 글로벌 AI 기술 연구의 최신 동향을 설명하고 한국정보통신기술협회 곽준호 팀장과 네이버 이화란 박사 등이 토의에 참여해 산업계와 정부의 관점을 공유했다. 이번 행사는 과학기술정보통신부(MSIT)와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 진행됐다. 성균관대는 해외 연구자들의 적극적인 참여로 글로벌 AI 기술의 최신 동향을 공유하고 이를 국내 연구와 연결하는 기회를 가지는 시간이었다고 의의를 전했다. 신뢰가능한 AI 연구단 한진영 교수는 "이번 행사에서 논의된 내용이 학문적·산업적·정책적 협력의 토대가 되길 기대한다"며 "연구단은 신뢰 가능하고 안전한 AI 기술의 발전을 위해 지속적으로 노력하겠다"고 밝혔다.
류은석 실감미디어공학과장, 과학기술정보통신부 장관상 수상
2025-01-02류은석 실감미디어공학과장, 과학기술정보통신부 장관상 수상 실감미디어공학과 류은석 학과장님께서 메타버스 분야 핵심 인재 양성과 국제협력·표준화로 차세대 기술 발전에 기여한 점을 인정받아 지난 12월 11일(수) 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상하셨습니다. 류은석 교수님은 2023학년도 2학기 실감미디어공학과 개원 이래 영상처리, 컴퓨터그래픽스, 인공지능 등의 핵심기술을 바탕으로 실감미디어 콘텐츠 기술을 연구/개발하는 것을 목표로 끊임없이 노력하고 있으며, 실감미디어공학과는 과학기술정보통신부의 메타버스융합대학원 사업의 지원으로 우수한 전일제 대학원생을 선발하고 계십니다. 한편, 실감미디어공학과는 ICT기술과 콘텐츠를 융합한 교육과정을 운영하며, 소속 대학 학생 전원 인턴십 및 25%에 해당하는 인원에 대한 해외 연구기관 파견 지원 정책 등을 운영하여 미래를 선도하는 글로벌 리더 양성에 힘쓰고 있습니다.
실감미디어공학과 류은석 학과장, 올림플래닛 수요세미나 강연과 산학협력 미팅
2024-11-26실감미디어공학과 류은석학과장은 확장현실(XR) 기술 기반의 콘텐츠, 서비스 솔루션 전문회사, 올림플래닛(OLIMPLANET)과 11월21일 “MPEG immersive Video (MIV) Standard and Video Capturing System for Next-Generation 6-DoF VR Service” 주제로 수요세미나 강연을 하였다. 올림플래닛 세미나에서는 XR 서비스를 위한 6DoF 공간비디오기술과 MPEG 표준화, 그리고 AI 기술을 이용한 화질과 성능개선의 노력 등을 폭넓고, 알기쉽게 올림플래닛의 웹개발 전문가와 임원들에게 강연하였고 향후 전망과 이슈 등을 논의 하였다. 이날, 본교에서는 실감미디어공학과 오하영교수, 컬처앤테크놀로지융합 이창준교수, 문화예술미디어융합원, 지능형멀티미디어연구센터 김진필산학교수가 함께 산학협력 미팅에 참석하였고, 올림플래닛은 본교 실감미디어공학과와 산학과목 개설, Immersive+ Forum 공동참가 및 해커톤 진행을 협의하였고, 본교 문화예술미디어융합원과 실감미디어공학과 지능형멀티미디어연구센터가 12월4일~6일 공동으로 주관하는 “Creative Bridge Festival”, 실감미디어 콘텐츠 공모전에도 전시에 참여하기로 하였다. ※ 올림플래닛 SNS : 네이버 블로그