효율적인 뉴로-심볼릭 시각적 질의 응답을 위한 인과적 반사실 추론

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한글제목(Korean Title)	효율적인 뉴로-심볼릭 시각적 질의 응답을 위한 인과적 반사실 추론
영문제목(English Title)	Causal Counterfactual Reasoning for Efficient Neuro-Symbolic Visual Question Answering
저자(Author)	문형준 조성배 Hyung Jun Moon Sung-Bae Cho
원문수록처(Citation)	VOL 49 NO. 01 PP. 1241 ~ 1243 (2022. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	최근 영상 인식과 질문 이해를 통해 답을 도출하는 시각적 질의응답에서 모델의 출력을 심볼로 변환하여 추론하는 연구가 시도되어 좋은 성능을 보였다. 그러나 기존 뉴로-심볼릭 모델의 경우 영상의 어노테이션과 질문의 파싱 등 요구 사항이 많기 때문에 실제 상황에서 효율적이지 못한 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 뉴로-심볼릭 모델에서 인과적 반사실 추론 방법을 도입하여 시각과 언어 모델의 상호 간섭 없이 질의 내용을 심볼화하는 방법을 제안한다. CCTV에서 수집된 길거리 영상에 대해 실험한 결과, 기존 대비 약 7%의 성능 향상이 있었고 특히 데이터 의존도가 심한 부류의 질문에 대해 96.19%의 정확도로 우수한 성능을 내는 것을 확인하였다.
영문내용 (English Abstract)
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