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레이블 없이 훈련 가능한 그래프 신경망 모델 기술 개발
최근 다양한 분야 (소셜 네트워크 분석, 추천시스템 등)에서 그래프 데이터 (그림 1) 의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 그래프 신경망(Graph Neural Network) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서는 심층 학습 모델을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 소셜 네트워크의 특정 사용자에 `20대'라는 레이블을 부여하는 행위), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 노동력과 시간이 소요된다. 따라서 그래프 신경망 모델 훈련 시 데이터가 충분하지 않은 상황을 효과적으로 타개하는 방법의 필요성이 대두되고 있다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 데이터의 레이블이 없는 상황에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 모델 훈련 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
정점의 레이블이 없는 상황에서 그래프 신경망 모델의 훈련은 데이터 증강을 통해 생성된 정점들의 공통된 특성을 학습하는 과정으로 볼 수 있다. 하지만 이러한 정점의 공통된 특성을 학습하는 과정에서, 기존 훈련 방법은 표상 공간에서 자신을 제외한 다른 정점들과의 유사도가 작아지도록 훈련을 한다. 하지만 그래프 데이터가 정점들 사이의 관계를 나타내는 데이터 구조라는 점을 고려했을 때, 이런 일차원적인 방법론은 정점 간의 관계를 정확히 반영하지 못하게 된다.
박 교수팀이 개발한 기술은 그래프 신경망 모델에서 정점들 사이의 관계를 보존해 정점의 레이블이 없는 상황에서 모델을 훈련시켜 높은 예측 정확도를 달성할 수 있게 해준다.
KAIST 산업및시스템공학과 이남경 석사과정이 제1 저자, 현동민 박사, 이준석 석사과정 학생이 제2, 제3 저자로 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `정보지식관리 콘퍼런스(CIKM) 2022'에서 올 10월 발표될 예정이다. (논문명: Relational Self-Supervised Learning on Graphs)
기존 연구에서는 정점의 레이블이 없는 상황에서 정점에 대한 표상을 훈련하기 위해 표상 공간 내에서 자기 자신을 제외한 다른 정점들과의 유사도가 작아지도록 훈련을 한다. 예를 들어서, 소셜 네트워크에 A, B, C 라는 사용자가 존재할 때, A, B와 C가 표상 공간에서 서로 간의 유사도가 모두 작아지도록 모델을 훈련하는 것이다. 이때 박 교수팀이 착안한 점은 그래프 데이터가 정점 간의 관계를 나타내는 데이터이므로 정점 간의 관계를 포착하도록 정점의 표상을 훈련할 필요가 있다는 점이었다.
즉, A, B와 C 서로 간의 유사도가 모두 작아지게 하는 훈련 메커니즘과는 달리, 실제 그래프상에서는 이들이 연관이 있을 수 있다는 점이다. 따라서 A, B와 C 사이의 관계를 긍정/부정의 이진 분류를 통해 표상 공간에서 유사도가 작아지도록 훈련을 하는 것이 아닌, 이들의 관계를 정의해 그 관계를 보존하도록 학습하는 모델을 연구팀은 개발했다(그림 2). 연구팀은 정점 간의 관계를 기반으로 정점의 표상을 훈련함으로써, 기존 연구가 갖는 엄격한 규제들을 완화해 그래프 데이터를 더 유연하게 모델링했다.
연구팀은 이 학습 방법론을 `관계 보존 학습'이라고 명명했으며, 그래프 데이터 분석의 주요 문제(정점 분류, 간선 예측)에 적용했다(그림 3). 그 결과 최신 연구 방법론과 비교했을 때, 정점 분류 문제에서 최대 3% 예측 정확도를 향상했고, 간선 예측 문제에서 6%의 성능 향상, 다중 연결 네트워크 (Multiplex network)의 정점 분류 문제에서 3%의 성능 향상을 보였다.
제1 저자인 이남경 석사과정은 "이번 기술은 데이터의 레이블이 부재한 상황에서도 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법ˮ 이라면서 "그래프 기반의 데이터뿐만이 아닌 이미지 텍스트 음성 데이터 등에 폭넓게 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 "이번 기술은 그래프 데이터상에 레이블이 부재한 상황에서 표상 학습 모델을 훈련하는 기존 모델들의 단점들을 `관계 보존`이라는 개념을 통해 보완해 새로운 학습 패러다임을 제시하여 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있다ˮ라고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 사람중심인공지능핵심원천기술개발 과제로 개발한 연구성과 결과물(No. 2022-0-00157, 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습)이다.
2022.10.25 조회수 1645 -
인공지능 심층 학습(딥러닝) 서비스 구축 비용 최소화 가능한 데이터 정제 기술 개발
최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서 인공지능은 심층신경망을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 고양이 사진에 `고양이'라고 정답을 적어줌), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 엄청난 노동력과 시간적 비용이 소요된다. 따라서 훈련 데이터 구축 비용을 최소화하는 방법 개발이 요구되고 있다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층 학습 훈련 데이터 구축 비용을 최소화할 수 있는 새로운 데이터 동시 정제 및 선택 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
일반적으로 심층 학습용 훈련 데이터 구축 과정은 수집, 정제, 선택 및 레이블링 단계로 이뤄진다. 수집 단계에서는 웹, 카메라, 센서 등으로부터 대용량의 데이터가 정제되지 않은 채로 수집된다. 따라서 수집된 데이터에는 목표 서비스와 관련이 없어서 주어진 레이블에 해당하지 않는 분포 외(out-of-distribution) 데이터가 포함된다 (예를 들어, 동물 사진을 수집할 때 재규어 `자동차'가 포함됨). 이러한 분포 외 데이터는 데이터 정제 단계에서 정제돼야 한다. 모든 정제된 데이터에 정답지를 만들기 위해서는 막대한 비용이 소모되는데, 이를 최소화하기 위해 심층 학습 성능 향상에 가장 도움이 되는 훈련 데이터를 먼저 선택해 레이블링하는 능동 학습(active learning)이 큰 주목을 받고 있다. 그러나 정제와 레이블링을 별도로 진행하는 것은 데이터 검사 측면에서 중복적인 비용을 초래한다. 또한 아직 정제되지 않고 남아 있는 분포 외 데이터가 레이블링 단계에서 선택된다면 레이블링 노력을 낭비할 수 있다.
이재길 교수팀이 개발한 기술은 훈련 데이터 구축 단계에서 데이터의 정제 및 선택을 동시에 수행해 심층 학습용 훈련 데이터 구축 비용을 최소화할 수 있도록 해준다.
우리 대학 데이터사이언스대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 신유주 박사과정, 이영준 박사과정 학생이 제2, 제4 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Meta-Query-Net: Resolving Purity-Informativeness Dilemma in Open-set Active Learning)
데이터의 정제 및 선택을 동시에 고려하기 위해서 구체적으로 가장 분포 외 데이터가 아닐 것 같은 데이터 중에서 가장 심층 학습 성능 향상에 도움이 될 데이터를 선택한다. 즉, 주어진 훈련 데이터 구축 비용 내에서 최고의 효과를 내도록 데이터의 순도(purity) 지표와 정보도(informativeness) 지표의 최적 균형(trade-off)을 찾는다. 순도와 정보도는 일반적으로 서로 상충하므로 최적 균형을 찾는 것이 간단하지 않다. 이 교수팀은 이러한 최적 균형이 정제 전 데이터의 분포 외 데이터 비율과 현재 심층신경망 훈련 정도에 따라 달라진다는 점을 발견했다.
이 교수팀은 이러한 최적 균형을 찾아내기 위해 추가적인 작은 신경망 모델을 도입했다. 연구팀은 추가된 모델을 훈련하기 위해 능동 학습에서 여러 단계에 걸쳐 데이터를 선별하는 과정을 활용했다. 즉, 새롭게 선택돼 레이블링 된 데이터를 순도-정보도 최적 균형을 찾기 위한 훈련 데이터로 활용했고, 레이블이 추가될 때마다 최적 균형을 갱신했다. 이러한 방법은 목표 심층신경망의 성능 향상을 위해 추가적인 상위 레벨의 신경망을 사용하였다는 점에서 메타학습(meta-learning)의 일종이라 볼 수 있다.
연구팀은 이 메타학습 방법론을 `메타 질의 네트워크'라고 이름 붙이고 이미지 분류 문제에 대해 다양한 데이터와 광범위한 분포 외 데이터 비율에 걸쳐 방법론을 검증했다. 그 결과, 기존 최신 방법론과 비교했을 때 최대 20% 향상된 최종 예측 정확도를 향상했고, 모든 범위의 분포 외 데이터 비율에서 일관되게 최고 성능을 보였다. 또한, `메타 질의 네트워크'의 최적 균형 분석을 통해, 분포 외 데이터의 비율이 낮고 현재 심층신경망의 성능이 높을수록 정보도에 높은 가중치를 둬야 함을 연구팀은 밝혀냈다.
제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 실세계 능동 학습에서의 순도-정보도 딜레마를 발견하고 해결한 획기적인 방법ˮ 이라면서 "다양한 데이터 분포 상황에서의 강건성이 검증됐기 때문에, 실생활의 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어 전반적인 심층 학습의 훈련 데이터 준비 비용 절감에 기여할 것ˮ 이라고 밝혔다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 텐서플로우(TensorFlow) 혹은 파이토치(PyTorch)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(2020-0-00862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2022.10.12 조회수 2065