연구실

본 연구실의 주요 연구 분야는 머신 러닝이며, 딥 러닝 기반의 기술을 다양한 분야에 적용하고 있다. 특히 감성 분석, QA 시스템, 챗 봇, 뉴럴 기계 번역 연구 등 자연어 처리 연구를 중점적으로 진행하고 있으며, 빅 데이터를 활용하여 소셜 네트워크 상에서의 가짜 뉴스 검출 알고리즘을 연구하고 있다. 또한 Continual Learning, 이미지 내의 물체 검출 알고리즘, 크라우드소싱 추론 알고리즘 등 다양한 응용 기술 연구를 수행하고 있다.

■ 관심분야:
- 딥 러닝
- 자연어 처리, 뉴럴 기계 번역
- 감성 분석, QA 시스템, 챗 봇
- 추천 시스템 설계
- 순차 빅 데이터의 동향 예측 및 확장 가능한 학습 알고리즘
- 정보 확산 분석 및 소셜 네트워크 상에서의 가짜 뉴스 검출 알고리즘
- 이미지 처리 및 물체 검출 알고리즘
- 크라우드소싱 및 그래피컬 모델에서의 통계적 추론

■ 프로젝트:
- 대화 상황과 감정 인지형 인공지능 대화 시스템 개발 (산업핵심기술사업,
산업자원부)
- PF급 이종 초고성능컴퓨터 개발 (미래창조과학부)
- 의료 빅데이터 기반 약물의 미발견 위해정보 검출 기계학습 기법 개발
(중견연구자지원사업, 한국연구재단)
- 신경망 기반 일-영 번역 성능향상 연구 (NHN)
- Learning 기반 한국어 자연어 처리 시스템 및 영-한 기계번역 시스템 개발
(한우물로 홈런치기, 서울대학교 공학연구원)
- 스마트 클래스룸향 딥 러닝 기반 기계 번역 (삼성종합기술원)

[1] Seunghyun Yoon, Joongbo Shin, Kyomin Jung, Learning to Rank Question-Answer Pairs using Hierarchical Recurrent Encoder with Latent Topic Clustering, Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), 2018.
[2] Woosang Lim, Bo Dai, Rundong Du, Kyomin Jung, Le Song, Haesun Park, Multi-scale Nystrom Method, International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2018.
[3] Joongbo Shin, Yanghoon Kim, Seunghyun Yoon, Kyomin Jung, Contextual-CNN: A
Novel Architecture Capturing Unified Meaning for Sentence Classification, IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), 2018.
[4] Heeyoung Kwak, Joonyoung Kim, Yongsub Lim, Shin-Kap Han, and Kyomin Jung,
Centrality Fairness: Measuring and Analyzing Structural Inequality of Online Social Network, Journal of Internet Technology (JIT), 2017.
[5] Seunghyun Yoon, Pablo Estrada, Kyomin Jung, Synonym Discovery with Etymology-based Word Embeddings, IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2017.
[6] Woosang Lim, Jungsoo Lee, Yongsub Lim, Doo-Hwan Bae, Haesun Park, Dae-Shik Kim, and Kyomin Jung, Hierarchical Ordering with Partial Pairwise Hierarchical Relationships on the Macaque Brain Data Sets, PLOS ONE, 2017.