인공지능 수행과정 시각화에 대한 디자인 사례 연구
A Design Case Study of Artificial Intelligence Pipeline Visualization
박윤하(홍익대학교); 윤재영(홍익대학교)
34권 1호, 133~155쪽
초록
연구배경 지능정보사회(intelligent information society)로 나아감에 따라 인공지능은 다양한 분야에서 미래의 정보사회를 이끌어 나갈 기술로 주목받고 있다. 이에 최근 몇 년간 AI 기반의 여러 혁신 사례가 지속적으로 발표되고 있지만, 지금까지의 인공지능은 의사결정을 지원할 때 결과만 알려주고 어떤 근거로 이 판단에 이르렀는지 논리적으로 설명할 수 없는 점이 한계로 지적되며 ‘블랙박스’로 취급되었다. 이에 모델링 해석의 필요성과 중요성이 높아지고 있지만, 그 프로세스를 시각화할 때 어떻게 접근해야 할지에 대한 학술적 논의는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 수행과정을 시각화한 선행연구 분석을 통해 각 과정별 시각화 접근방법을 살펴보고자 한다. 연구방법 본 연구에서는 일반적인 예측 모델링 프로젝트에서의 머신러닝과 딥러닝 파이프라인(Pipeline)을 살펴보고, 이를 적용한 연구들을 조사하여, 인공지능의 수행과정을 세 단계(탐색, 학습, 추론)로 구분하였다. 그리고 각 단계별로 어떻게 시각화가 이루어지고 있는지 리서치 프레임워크(Research Framework)를 토대로 분석하였다. 연구결과 인공지능 파이프라인의 시각화를 다룬 논문들을 조사하여, 인공지능의 수행과정을 ① 탐색단계(데이터 수집, 전처리, 다양한 기계학습 기법에 적용 등 모형개발 전 단계에 관한 시각화) ② 학습단계(특징 추출, 특징 선택 등 모형 선택 후 실제 데이터 학습 과정에서의 시각화) ③ 추론단계(알고리즘의 정확성과 유의미성 평가 등 모형의 성능에 관한 시각화)로 구분하였고, 각 단계별 시각화 방법을 살펴본 결과 목적(모델 작동 이해/오분류 원인 파악, 디버깅 지원 등) 및 대상(전문가/비전문가)에 따라 데이터시각화 제공방법에 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구에서 도출된 항목들은 앞으로 인공지능의 수행과정에 따른 데이터시각화 디자인 사례를 분석하기 위한 기초 자료로 사용될 것이다. 본 연구를 토대로 향후 더욱 다양한 관점에서의 사례 분석이 진행된다면 인공지능의 수행과정을 시각화하기 위한 전략 수립과 이론적 토대 마련이 가능할 것으로 기대한다.
Abstract
Background Artificial intelligence has been variously used and played a key role as we move toward intelligent information society. However, although it was designed by human, the current artificial intelligence solution can be said to be very closed to 'black box' as it is difficult to look into its internal decision making process. Although the necessity and importance of modeling analysis is increasing, there has been lack of academic discussions on how to approach the visualization of its process. Therefore, in this study, we examine the visualization approach for each process through the analysis of preceding studies that visualize the execution process of artificial intelligence. Methods In this study, machine learning and deep learning pipelines in general predictive modeling projects were examined and the papers applied to them were examined, and the process of performing artificial intelligence was divided into three stages (Collection, Learning, Inference). In addition, we analyzed how visualization is performed at each stage based on the research framework. Results The processes of artificial intelligence are categorized as ① Collection process (visualization of data collection status) ② Learning process(preprocessing, characteristic extraction and selection) ③ Inference(valuation of accuracy and significance of algorithm). As a result of examining visualization method of each procedural step, we found that there is difference in providing data visualization method depending on the research purpose (understanding model operation/identifying the cause of misclassification, debugging support, etc.) and subject(expert/non-expert). Conclusions The items derived from this study will be used as basic data for analyzing data visualization design cases according to the execution process of artificial intelligence in the future. Based on this study, if case analysis from more diverse perspectives is conducted in the future, it is expected that strategy establishment and theoretical foundation to visualize the execution process of artificial intelligence will be possible.
- 발행기관:
- 한국디자인학회
- 분류:
- 디자인