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배포일자 : 2024.10.21.(월)				배포번호 : 2024-64호
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매수 : 보도자료 3매(참고자료 3매, 사진자료 5매)						배포처 : ETRI 홍보실

국내 연구진이 인간의 행동과 감정, 경험을 이해하는 인공지능(AI) 개발을 위해 축적한 데이터를 공개하고, 이를 이용한 논문경진대회를 국제학술대회와 협력·개최해 성공리에 마쳤다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난해에 이어 『제3회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회』를 4월부터 약 6개월간 개최했다고 밝혔다. 영예의 대상에는 서울대 나영훈 외 3인의‘통못자핫도그 팀’이 선정되었다.

지난 10월 16일, 한국통신학회가 주최하는 ‘ICTC 2024’국제컨퍼런스에서, ETRI는 경진대회 참가 논문 발표 세션을 열어 참가자들의 연구 결과를 공유했다. 이어진 시상식에서는 대상 수상자를 포함해 7개 우수팀에게 시상했다.

이번 대회의 대상은 통못자핫도그 팀(나영훈(서울대), 고성지(한림대), 오승훈(엔셀), 이현경(서울대))이 차지했다. 해당 팀은 멀티모달 센서 데이터를 복합 이미지 데이터로 변환하여 수면의 품질과 스트레스 수준을 예측하는 PixleepFlow라는 모델을 제안했다. 이 모델은 이미지 기반 표현을 사용하고 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 적용하여 기존 시계열 분석보다 뛰어난 성능을 도출하였다.

최우수상은 국민대학교 김진재 외 3인의 민바 팀(김진재(국민대), 최은지, 마민정(고려대), 조근희(KAIST))이 수상했다. 이 팀은 트랜스포머 기반 다변량 시계열 모델과 기계학습을 결합한 모델을 제안하였으며, 시계열 데이터 특성 및 포괄적인 일일 활동 통계를 반영하는 접근 방식을 통해 예측 정확도 향상을 시도하였다.

우수상은 VLAB 팀(김성열, 신호주, 김지아(부경대))이 받았다. 일일 활동 데이터를 통합하여 수면의 질 예측 성능을 향상시키기 위해, 타임 시프팅, 노이즈 추가, 오버샘플링 등 다양한 데이터 증강 기술을 접목한 학습모델을 제안했다.

ETRI는 이외에도 장려상에 ▲IMDL(이태영, 하순호(고려대)) ▲율동공원(함지율, 하윤지, 유건혁(고려대)) ▲USIMNKO(이재현, 유선우, 김대원(DGIST)) ▲얌얌(조예지, 권나연, 윤보라(세종대)) 등 4개 팀이 수상했다고 밝혔다.

이번 대회는 ‘ETRI AI 나눔 플랫폼’을 통해 ETRI가 공개한 라이프로그 데이터를 활용하여 수면, 감정, 스트레스와 같은 일상 경험의 지표를 예측하는 창의적인 연구를 발굴하고자 진행되었다.

참가자들은 공개된 데이터셋을 기반으로 학습모델을 개발하고, 별도로 제공한 검증 데이터로 미세 조정한 후 시험데이터에 대한 답안을 생성하여 제출하였다. 이후, 연구 결과를 정리한 논문을 ICTC 2024 학술대회에 제출하고 발표하였다. 본 경진대회에는 총 140개 팀, 223명이 참가했으며, 그 중 12개 팀이 최종 논문심사까지 통과했다.

대상을 수상한 통못자핫도그팀(고성지)은“처음에는 데이터 분석 등 정말 어려움이 많았는데 팀원들과 다양한 논의를 거쳐 여러 방법론을 적용하면서 학습모델의 성능이 향상되는 것을 확인하였고 많은 동기 부여가 되었다. 향후 인공지능 분야의 발전을 위해 연구를 계속해 나가겠다”고 밝혔다.

ETRI 방승찬 원장도 “이번 대회가 인간을 이해하는 따뜻한 AI 기술에 대한 사회적 관심을 높이고, 국내뿐만 아니라 국제적으로도 더욱 많은 연구자가 의견을 활발하게 교류할 수 있는 계기가 되어, 앞으로의 AI 기술 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.

ETRI는 다년간 사람의 감정과 행동 인식을 통해 경험을 이해하는‘휴먼이해 인공지능’기술을 연구해 오면서 이번 대회를 개최할 수 있었다고 설명했다.

이번 대회는 국내 연구진의 참여를 독려하고 학술적인 완성도를 확보하면서도 관련분야 연구를 국제적으로도 널리 알릴 수 있도록 한국통신학회와의 협력 하에, ICTC 2024 국제학술대회와 연계하여 진행되었다. <보도자료 본문 끝>

용어설명

1) ICTC 2024 : International Conference on ICT Convergence 2024

2) XAI : Explainable AI (설명 가능한 인공지능) : 인공지능으로 인해 생성된 결과물을 사용자로 하여금 이해하고, 신뢰할 수 있게 하는 프로세스를 칭함. 인공지능 시스템의 의사결정 결과와 과정을 인간이 이해할 수 있도록 하는 기술

3) ETRI AI 나눔 플랫폼() : 인공지능 응용 서비스에 활용 가능한 데이터 자원과 학습데이터 구축에 필요한 툴을 사용자들에게 제공하고, ETRI의 인공지능 기술을 소개하는 기능 등이 포함된 AI 공유 플랫폼

참고 1

2024 제3회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회

참고 2

ETRI 휴먼이해 인지컴퓨팅 기술 연구 개요 및 데이터셋

ETRI 라이프로그 데이터셋 (2020-2018)

ETRI는 일상생활 중 다양한 경험상황을 이해하기 위해 멀티모달 센서를 활용한 라이프로그 데이터셋을 구축하였습니다. 2020년 22명, 2019년 20명, 2018년 30명의 실험자로부터 총 1,285일의 실험일 동안 약 14,220시간의 데이터를 수집하였습니다. 데이터셋은 스마트폰의 IMU(관성 측정 센서) 및 GPS 데이터, E4의 가속도계, PPG(광혈류측정 센서), EDA(피부전도도) 센서로부터 측정한 다양한 생리반응 신호, Withings 수면매트로 측정한 수면 정보, 그리고 사용자가 직접 입력한 행동, 환경, 및 감정 레이블을 포함합니다.

참고 3

2024 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회 수상팀

순위	팀명(이름)	소속	논문 제목	상훈
대상	통못자핫도그 (나영훈, 고성지, 오승훈, 이현경)	서울대학교 한림대학교 엔셀 서울대학교	PixleepFlow: A Pixel-Based Lifelog Framework for Predicting Sleep Quality and Stress Level	과학기술정보통신부장관상
최우수상	민바 (김진재, 최은지, 마민정, 조근희)	국민대학교 고려대학교 고려대학교 KAIST	TraM : Enhancing User Sleep Prediction with Transformer-based Multivariate Time Series Modeling and Machine Learning Ensembles	과학기술정보통신부장관상
우수상	VLAB(성열) (김성열, 신호주, 김지아)	부경대학교	Predicting Sleep Quality Using Lifelog Data with Deep Learning Techniques	과학기술정보통신부장관상
장려상	IMDL (이태영, 하순호)	고려대학교	Predicting Mental Health Using Lifelog Data: Application of Median Resampling and Data Augmentation Techniques	한국전자통신연구원원장상
장려상	율동공원 (함지율, 하윤지, 유건혁)	고려대학교	Human Understanding from Lifelog Data via Mobile Sensors Using a GRU Network with Attention Mechanism	한국전자통신연구원원장상
장려상	USIMNKO (이재현, 유선우, 김대원, 최기원)	DGIST	Multi-patching: Life-log Classification with the Reconstructed Representation of Multivariate Time Series	한국전자통신연구원원장상
장려상	얌얌 (조예지, 권나연, 윤보라)	세종대학교	Multi-Modal Sensor Fusion for Predicting Sleep and Stress Patterns	한국전자통신연구원원장상

참가자들은 ‘ETRI 라이프로그 데이터셋 2020’을 기반으로 수면품질, 감정, 스트레스, 수면시간, 수면효율, 수면대기, WASO(입면 후 각성 시간)의 다중 레이블을 추론하는 인공지능 모델을 개발하고, 별도로 주어진 검증 데이터로 성능을 향상시키는 연구를 수행하였다. 이렇게 개발된 AI 모델에 별도로 주어진 시험데이터에 대해 다중 레이블을 추론(예측)한 결과를 생성하여 제출하도록 하였으며, 제출된 결과로 성능점수(macro-f1 score)를 산출하여 순위를 결정하였다. 우수한 AI 모델 개발을 위해 기존 공개된 외부 데이터를 활용하거나, 공개된 사전학습 모델을 활용하는 것도 허용되었다.