글로벌 대기업의 음성인식/음성합성 논문분석을 통해 딥러닝 특허 기술이슈도 검토하였고, 이 이슈의 단점도 보완 가능한 설계안 검토중 ...

그동안 인공지능 딥러닝을 그동안 약 2 년간 여러모로 준비작업(국내/해외 논문 분석)을 했었읍니다 ...

제가 그동안 분석작업을 진행했던 분야로는 음성인식 / 음성합성 / 언어번역 / GAN (StarGAN / StyleGAN/ CycleGAN) 분야 입니다 ... 여기에 적용되는 딥러닝 메커니즘은 여러개가 있는데 그중 대표적인것이 Seq2Seq 모델 / Attention 모델 / Transformer 모델 등이 있고 이런것들을 적용한 국내외 논문들을 제가 찾아보고 분석한것이 음성인식 분야만 약 50 편 정도 입니다 ...  대부분의 논문들이 제시하는 기법들을 살펴보다 보면 어떤 기법으로 설계했다 정도로만 논문에서 제시하고 그 해당 세부 기법을 알고 싶으면 논문들을 굉장히 여러편(수십편 정도) 검토 분석이 필요 합니다 ... 

제가 논문분석을 그동안 진행하면서 요근래 사업계획서를 준비를 하려고 하다보니, 위에서 언급했던 분야들, 제가 분석을 했었던 논문들중에서 사업화로 전환이 가능하려면 해당 논문의 정확한 설계 구조를 이해해야 하고, 딥러닝 서버 구축에는 비용을 얼마를 들여야할지, 상용화로 진행하려면 그에 걸맞은 성능이 나와야 하는데 이렇게 개발하려면 개발인력은 몇명 정도가 필요할지 등등이 고민사항 입니다 ...  저의 경우 음성인식 분야의 경우 대표적인 딥러닝 논문들의 기본적인 설계구조는 어느정도 파악이 되었습니다 ... 성능을 높게 잡으면 비용(최소 수십억)이 많이 필요하니 이것을 어느정도로 목표를 세워야하는지가 고민 입니다 ... 

저는 현재 딥러닝 음성인식/음성합성 건으로 특허를 준비중 입니다 ...  딥러닝 음성인식/음성합성 건으로 특허를 출원하기 위해 글로벌 대기업의 논문들을 세부분석을 진행해서 특허내지 실용신안에 적용할만한 특허 이슈를 찾았구요 ...  이 특허이슈의 경우, 딥러닝 음성인식/음성합성 설계를 위해 필요한 핵심기술이슈를 특허이슈로 정했는데, 이 특허이슈도 구현시 약점이 있어서 이 약점도 어느정도 보완할수 있는 설계 안으로 특허이슈를 정하려 합니다 ....

저의 딥러닝 사업화 준비글을 살펴 보시고 관련분야 전문가분들은 어떻게 검토하시는지 궁금합니다 ...

 

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