Introduction of NUGO's vision and business model
- 1. NUGO 생활사투리
- 2. VISION MISSION 친한 친구같은 인공지능을 만드 는 가장 고객 중심적인 회사 잘 만든 인공지능, 열 친구 안부럽다.
- 3. “기술 개발을 하자” “기존의 프로젝트를 새로운 방향으로 발전시켜 보자” MOTIVATION
- 4. Goal of the project 단어 레벨 90%이상 정확도를 가진 표준어 to 사투리 변환기를 만들자
- 5. Reasons for the project ● 스마트 스피커 보급률 상승 ● 다양한 버전의 스마트 스피커 필요 성 대두
- 6. SWOT analysis 해커톤이나 기업 인턴을 통해 큰 프로젝트 개발을 경험해본 팀원들이 있음 사투리 관련 데이터 수집의 문제, 좋은 하드웨어가 필요 언어 처리 관련 전문가에게 조언을 받 을 수 있는 환경이 조성 잠재적 경쟁자가 많음 - 수많은 인공지 능 스피커 관련 대기업이 존재 Strength Weakness Opportunity Threat
- 7. Technical background of the project Character level에서 seq2seq + attention 신경망 모델 - 사투리 변환기 LSTM + RNN 신경망 모델 - g2p 변환기 인공지능 스피커를 이용한 음성인식과 음성합성
- 8. Specific goals 높은 정확도를 가진 사투리 변환기 모 듈 개발 g2p, seq2seq 언어 모델에 대한 이해 신경망 모델에 대한 학습 구체적이고 읽기 쉬운 documentation 한국정보과학회 논문 제출 Product Individual Management Award
- 9. Final product 표준어를 사투리로 변환해주는 엔진 인공지능 스피커 플랫폼(SKT NUGU)과 연동가능한 backend API server 개발
- 10. Risk identification 충분하지 않은 데이터 셋(표준어to사투리 문장 : 6000개) 모듈 개발에 대한 배경 지식 및 숙련도 부족
- 11. UML
- 12. Usecase I Name 데이터 전처리 Summary 주어진 데이터를 학습에 사용할 수 있는 심볼로 변환한다. Actor 연구자 Dependency 없음 Precondition 1. 주어진 데이터가 미리 정의한 json 형식이어야한다. Description 1. 연구자는 전처리할 데이터를 입력한다. 2. 데이터 전처리를 수행한다. 3. 전처리가 완료되면, 결과를 출력한다. Alternative 1-a. 형식에 맞지 않는 데이터일 경우, 에러메세지를 출력하고 종료한다. Postcondition 1. 학습에 사용할 수 있는 심볼로 데이터가 변환된다.
- 13. Usecase II Name 신경망 모델 학습 Summary 주어진 데이터로 신경망 모델을 학습시킨다. Actor 연구자 Dependency 데이터 전처리 Precondition 1. 학습에 사용될 데이터가 존재해야한다. 2. 주어진 데이터가 학습에 사용할 수 있는 형식이어야한다. Description 1. 연구자는 학습 데이터를 입력한다. 2. 신경망 모델 학습을 수행한다. 3. 학습이 수행되는 동안 평가결과를 출력한다. 4. 학습이 완료되면, 결과를 출력한다. Alternative 1-a. 형식에 맞지 않는 데이터일 경우, 에러메세지를 출력하고 종료한다. 2-a. 일정 횟수 이상 accuracy가 감소하면, 메세지를 출력하고 종료한다. Postcondition 1. 신경망 모델이 학습된다.
- 14. Usecase III Name 신경망 모델 평가 Summary 학습된 신경망 모델의 accuracy를 평가한다. Actor 연구자 Dependency 없음 Precondition 1. 평가를 수행할 신경망 모델이 존재해야한다. 2. 평가에 사용할 데이터가 존재해야한다. 3. 주어진 데이터가 평가에 사용할 수 있는 형식이어야한다. Description 1. 연구자는 평가 데이터를 입력한다. 2. 신경망 모델의 평가를 수행한다. 3. 평가가 완료되면, 결과를 출력한다. Alternative 1-a. 형식에 맞지 않는 데이터일 경우, 에러메세지를 출력하고 종료한다. Postcondition 1. 주어진 신경망 모델의 평가 데이터에 대한 accuracy가 출력된다.
- 15. Usecase IV Name 대화형 변환 Summary 대화형으로 주어지는 표준어 문장을 사투리 문장으로 변환한다. Actor 음성인식기, 음성합성기 Dependency 없음 Precondition 1. 주어진 데이터가 변환 가능한 형식이어야한다. Description 1. 음성인식기가 생성한 데이터를 입력한다. 2. 표준어 문장을 사투리 문장으로 변환한다. 3. 변환이 완료되면, 음성합성기에 결과를 반환한다. Alternative 1-a. 형식에 맞지 않는 데이터일 경우, 에러메세지를 출력하고 종료한다. Postcondition 1. 사투리로 변환된 한국어 문장이 생성된다.
- 16. 3.2. Schedule MON, WED 10:00pm - 10:20pm Google Hangout FRI 10:00am - 12:30pm Offline meeting Teamwork Schedule FRI 4:30pm - 5:30pm Offline meeting Mentoring 주간 진행 상황 보고 리스크 관리 스크럼 회의 및 기술 세미나
- 17. Our Team 박성규 Project Manager 개발 환경 구축, 일정 관리, 업 무 분배, 모듈 개발, 개발 프로 세스 관리 윤기영 Lead Software Engineer 신경망 모델 설계, 신경망 모 델 개발, 리서치, 데이터 전처 리 및 파이프라인 설계 Software Engineer 신경망 모델 개발, 리서치 Software Engineer 신경망 모델 개발, 리서치 이호재 손정연
- 18. 감사합니다