이웅성 연구원은 미국 펜실베니아 대학교의 VIPER(Vagelos Integrated Program in Energy Research) 연구 과정 소속 학부생으로, 이웅성 연구원에 따르면 올해는 AI 발전의 해였고 심지어 단어 몇 개만 갖고도 시를 쓰는 AI에서부터 자동으로 오디오를 생성하는 AI에 이르기까지 다양한 혁신적 모델이 등장했지만, 그만큼 인공지능을 활용하여 글을 분석도 할 수 있을지에 대한 답이 필요한 시점이라 전한다. 해당 연구는 이를 위한 답을 제시할 수 있도록 추진되고 있는 중이라는 것이 연구원의 설명이다.
특히 글을 쓰는 사람들에게는 자신의 글에 대한 가독성을 정확히 아는 것이 중요한데, 인공지능을 활용 시 글의 난이도, 응집성, 어휘의 다양성 등을 정확히 측정해낼 수 있으며 이는 글을 쓸 일이 많은 이들에게는 좋은 소식일 것이라 전하고 있다.
이웅성 연구원의 연구는 최근 널리 사용되는 인공지능 모형 중 하나인 트랜스포머 (Transformer) 와 전통적인 언어학에서 사용되는 명사의 다양성, 문장 당 단어 수 등의 요소들을 결합하면 높은 정확도로 지문의 가독성을 측정할 수 있도록 한다. 이러한 하이브리드 기법을 통해 99% 이상의 세계 최고 정확도를 달성할 수 있었고 이를 소개한 연구가 자연어처리(NLP) 분야 최고 국제학술대회 EMNLP (Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에 채택되기도 했다.
특히 이웅성 연구원은 가독성 측정을 할 때 수백 가지가 넘는 언어학적 요소들을 자동으로 체크하는 프로그램을 개발 및 발표하기도 했으며, 최종 번역물의 가독성을 높인 인공지능 번역 기술도 개발하고 사업적 활용도도 인정받아 ‘2022 도전! K스타트업 대회’에서 과학기술정보통신부 장관상 수상한 이력을 갖고 있다.
이웅성 연구원은 “가독성 측정 분야에서 세계 최고 급의 연구성과를 보유하고 있다고 자부하며 이를 국제 무대에서도 인정 받아 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.
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