인공지능학술대회 논문을 읽어보자

https://aiassociation.kr/publication/publication01.asp

1. 집단 행동 인식 테크닉에 관한 조사 /// 21 한국인공지능학회 논문집 

-요약 : 그룹 행동 인식은 영상 이해에서 중요한 문제고 실질적인 application 도 많다. 많은 사람이 있는 장면을 이해하기 위해서는 개개인의 행동표현을 알 뿐만 아니라 집단의 행동또한 추론할 수 있어야 한다. 이 논문은 집단 행동 필드에 대한 최근 트렌드를 전체적으로 파악하는데 주력했다.

+)그룹 행동 인식에 대해 보편적으로 사용하는 데이터셋에 대해 다룬다. 

 

주요문장

 -그래서, 대부분의 그룹행동인식 모델은 개개인의 활동은 내부적으로는 표면적으로든(내재적외재적) 분석한다. 

 -detection work를 한 사람의 행동인식과 그룹행동인식으로 분류했다.

 A. Single 

   - 가려진 3D action recognition 을 인식하려고 HOPC나 Hierarchical Dynamic Motion Maps(HDMM)등을 제안함. 

B. Group 

  - 새로운 convolutional stream을 더하려고 RNN message passing이나 gating function 을 제안하기도 했다. 

  - Wu들은 Actor Relation Graph (ARG)를 통해 동시에 appearnace와 위치를 actor/palyers사이에서 capture할 수 있다고 제안함. 

  - ARG를 학습시키면 Graph convolutional Network를 자동으로 학습한다. 

 

-데이터셋은 Volleyball dataset(55 경기 4830 클립), Collective Activity dataset(2500 frame) 을 썻다. 

 

[결론]  

  - 데이터가 커질 수록 실재의 재현율이 높아지고 있다. (closer to real-life scenarios)

  - 그러나 수동으로 주석을 다는 이슈때문에 weakly-지도학습을 탐구해야 한다. 

 

 

2. AWS DeepRacer를 이용해 자동주행을 위한 Proximal Policy 최적화 알고리즘을 수행해보자. 

 

 

-요약 : Text-to-SQL는 비전문가를 위해 자연어 텍스트를 SQL쿼리로 변환하는 모델을 목표로 합니다. 근래 accuracy measure 은 올바르지 않게 측정되므로 강건한 equivalence 의 SQL쿼리를 사용해야 한다. 그렇게 하기 위해서 새로운 check tool for the evaluation of text2SQL models를 제시한다. 

 

주요문장 

  - 제안된 도구는 SQL쿼리 쌍과 DB 인스턴스를 가져와 "동등"/"비동등"/"알수없음"을 반환한다. 이 도구는 실행코제트, 결과 매칭, 구문매칭의 세단계로 구성되어있다. 

  -Run Cosette : 동등과 부등성을 증명하지 못하면 unknown을 리턴한다. (증명하면 다음단계로 가는 것 같다.)

  -Syntactic matching(구문매칭) : 각 쿼리는 동등하고 정규화된 쿼리로 재작성된다. 정규화된 쿼리의 구문분석 트리가 동일하면 쿼리 쌍은 "동등"한 것으로 결정된다. 하지만 다른 경우 다음 단계로.

  -Result Matching : 다양한 DB인스턴스에서 쿼리를 실행한다. 쿼리들의 임의의 DB인스턴스에 대해 서로 다른 실행결과를 반환하면 쿼리쌍은 "inequivalent"이 된다. 쿼리들이 모든 테스트 인스턴스에 대해 동일한 실행결과를 반환한다면 제안된 도구는 두 개의 입력쿼리에 대해 의미적 동등성을 결정하지 못하고 "unknown"을 반환한다. 

제안된 Equivalence Check tool의 플로우차트

-Dataset으로는 ATIS, advising,GeoQueryu, Scholar,Patients, 식당, MAS, IMDB, YELP, WTQ 등을 썼다.

    - 첫번째그룹(ATIS,Advising,GeoQuery, Scholar, Patients,식당)은 영어 질문을 formal meaning representation 으로 번역하는 semantic parsing에 이용했다. formal meaning representation -> SQL변환에 사용한 것. 

       - ATIS의 경우 93개의 잘못된 예를 수동으로 제거했습니다

   - 두번째그룹(MAS,IMDB,YELP)은 text-sQL모델을 평가하기 위함이다. 

   - 세번째그룹 WTQ는 테이블에 대한 질문답변을 위한 용도이다.

  -결론 : SQL쿼리를 위한 equivalence check tool의 새로운 semantic tool을 제안했다. 제안된 도구는 최첨단 의미론적 동등성 검사 도구를 기반으로, 정규화된 쿼리를 비교하여 쿼리 쌍의 동등성을 결정할 수 있다.(On the top of the state-of-the-art semantic equivalent equivalence check tool, the proposed tool could determine the equivalence of the query pairs by comparing the normalized queries of them) 또한 제안 도구는 테스트 데이터베이스 인스턴스를 생성하고 실행 결과를 비교하여 쿼리 쌍의 불일치를 판단할 수 있다.

-11개의 text-to-SQL 데이터 세트와 text-to-SQL 모델을 사용하여 제안된 도구를 평가한 결과, 제안된 도구는 잘못된 판단 없이 97.39%의 동등한 쿼리 쌍과 96.53%의 비등가 쿼리 쌍을 성공적으로 해결했습니다. 제안된 도구는 향후 텍스트-SQL 모델의 의미 정확도를 측정하는 연구에 활용될 것으로 기대된다.