[더밸류뉴스=김도형 기자]

고려대(총장 정진택) 컴퓨터학과 강재우 교수팀(이진혁 박사, 성무진 박사과정)과 프린스턴 대학교 당지 첸(Danqi Chen) 교수가 공동연구를 통해 500만 개가 넘는 문서에 대한 자연어 질의에 실시간으로 답을 찾을 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.

강재우(왼쪽부터) 고려대 교수, 이진혁 연구교수, 성무진 박사과정. [사진=고려대학교]

덴스프레이즈(DensePhrases)라 불리는 이 인공지능 모델은 영어 위키피디아 500만 개 이상의 문서에 대한 사용자의 자연어 질의를 0.1초 안팎으로 처리한다. 기존 최고 성능의 모델과 유사한 성능을 유지하면서 처리속도는 20배가 넘는다. 특히 값비싼 GPU(딥러닝 모델 구동에 활용되는 그래픽프로세서) 없이 모델을 구동할 수 있다는 것이 장점이다.

덴스프레이즈는 사용자가 일상어로 작성한 질문에 대한 답을 위키피디아에서 찾는다. 덴스프레이즈의 학습엔 기계독해(Machine Reading Comprehension) 데이터셋과 질의생성 (Question Generation) 모델을 활용해 생성된 150만여건의 데이터가 사용됐다. 이 모델은 위키피디아뿐만 아니라 다양한 도메인의 대용량 문서 빅데이터에도 적용 가능하도록 설계돼 학계와 산업계에서 자연어 기반 QA 플랫폼으로 활용할 수 있다.

이번 연구는 프린스턴대에 방문연구 중인 고려대 이진혁 박사 주도하에 성무진 박사과정과 프린스턴대 Danqi Chen 교수가 참여했다. 인공지능 언어처리분야 최고 권위 학회인 ‘Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL)’에서 지난 4일에 발표됐다.

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