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| 표준번호 | TTAK.KO-10.1558 | 구표준번호 | |
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| 제개정일 | 2024-12-06 | 총페이지 | 36 |
| 한글표준명 | 생성형 인공지능 학습을 위한 멀티모달 데이터의 품질검증 방법 | ||
| 영문표준명 | The Method for Quality Verification of Multi-Modal Data for Generative AI Learning | ||
| 한글내용요약 | 이 표준은 멀티모달 데이터의 품질특성인 표현성, 변환(일치)성, 정렬(관계)성을 제시하고, 이러한 품질특성에 기반한 멀티모달 데이터의 대표 학습업무별 의미정확성 검증 항목 도출방법을 제공한다. 대표 학습업무는 시각적 음성 인식, 시각적 음성 합성, 객체/행동 분류 및 탐지, 이벤트 탐지, 이상 탐지, 감정 인식, 이미지 설명, 비디오 설명, 시각적 질의응답, 영상 요약, 영상 검색, 영상 생성 등이다. 또한 멀티모달 데이터를 학습하여 인간의 복합지능 판단 능력과 같은 기능을 수행할 수 있는 생성형 인공지능 멀티모달 모델의 성능을 평가하기 위한 유효성 지표 및 측정 산식 등 멀티모달 데이터의 품질을 평가하는 데 필요한 검증 방법을 제공한다. | ||
| 영문내용요약 | We present the quality characteristics of multimodal data such as Representation, Translation(matching), and Alignment(relationship), and provide a method for deriving semantic accuracy verification items for each representative learning task of multimodal data based on these quality characteristics. There are a total of 12 representative learning tasks, including visual speech recognition, visual speech synthesis, class classification, event detection, anomaly detection, emotion recognition, image description, video description, visual question and answering, image summary, image search, and image generation. In addition, it should be able to perform functions similar to human complex intelligence judgment ability by learning multimodal data. Thus it provides verification methods necessary to evaluate the quality of multimodal data, including validity indicators and measurement formulas to evaluate the performance of generative artificial intelligence multimodal models. | ||
| 국제표준 | |||
| 관련파일 |
 TTAK.KO-10.1558.pdf
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