투자유치 사업 제안서 - 한국어 토크나이징 및 임베딩 알고리즘
딥네트워크 CEO / 장석원 / 010 3350 6509 / sayhi7@daum.net
딥네트워크의 한국어 토크나이징 및 임베딩 알고리즘 기술력 소개
1. 한국어 토크나이징 알고리즘 - 딥네트워크의 사업화 방향 소개
1.1 SentencePiece Unicode 방식
딥네트워크는 다국어 지원과 일관된 텍스트 처리 방식을 위해 SentencePiece Unicode 방식을 채택해 PoC 개발에 집중하고 있습니다. 이 방식은 자모 분리 및 고유 문자 인코딩을 통해 한국어뿐 아니라 다양한 언어 텍스트를 하나의 통일된 파이프라인으로 처리할 수 있다는 장점이 있습니다.
- 핵심 기술적 요소:
- BPE(BPE Byte-Pair Encoding)와 Unigram 모델 최적화: 딥네트워크는 BPE와 Unigram 모델의 비율을 실험하여 최적의 텍스트 분할을 찾는 작업을 진행 중입니다. 이를 통해 텍스트의 압축률을 높이면서도 의미 정보를 최대한 유지합니다.
- Unicode 범위 최적화: 한국어의 자모 결합 특성을 고려하여, SentencePiece의 범위를 한글 유니코드에 맞춤화해 한국어 특화 토큰 집합을 구축하였습니다. 이를 통해 한국어 문장 분할의 정확도와 다국어 처리의 효율성을 높였습니다.
- 토크나이징 속도 개선: SentencePiece 모델의 파라미터를 최적화하여 텍스트 대량 처리 시의 속도를 높였으며, GPU 병렬 처리를 지원하도록 개발하여 대규모 텍스트 분석 작업에서 높은 성능을 제공합니다.
1.2 형태소 분석 방식
한국어는 교착어 특성을 가지고 있어, 섬세한 문맥 분석을 위해 형태소 단위의 분해가 필수적입니다. 딥네트워크는 한국어의 고유한 문법적 구조를 반영하기 위해 형태소 분석을 통한 고정밀 토크나이징을 구현하고 있습니다.
- 핵심 기술적 요소:
- 어간과 어미 분리 최적화: 다양한 어미 변형과 문맥에 따른 의미 변화를 이해하기 위해 어간과 어미를 분리하는 알고리즘을 개발하였습니다. 이를 통해 문맥과 의존성을 기반으로 한 문장 의미를 보다 정확히 분석할 수 있습니다.
- 사전 기반과 통계 기반 하이브리드 분석: 형태소 분석에서 고정밀도를 확보하기 위해 사전 기반 분석과 통계 기반 모델을 결합하여, 생략어와 약어, 비표준 언어 패턴에도 높은 대응력을 보여줍니다.
- 형태소 분리 후 재조합 알고리즘: 분리된 형태소를 재조합하여 문장 내 문맥을 더욱 정밀하게 표현할 수 있는 기술을 적용하여, 실제 사용 시 한국어의 의미적 정확도를 극대화하였습니다.
2. 임베딩 및 포지셔널 인코딩 최적화: 한국어 문맥 이해를 위한 정밀 설계
2.1 포지셔널 인코딩 최적화
한국어의 문맥을 이해하기 위해, 문장 내 순서와 위치 정보를 정확히 반영할 수 있는 포지셔널 인코딩 기술을 최적화하였습니다.
- 핵심 기술적 요소:
- 위치 정보와 토큰 연결 최적화: 포지셔널 인코딩에서 위치 정보를 강화하는 방식을 적용하여 한국어 문장 내 순서를 보다 정확히 해석할 수 있습니다. 특히 조사와 어미에 따라 의미가 달라질 수 있는 한국어 특성에 맞춰 위치 정보와 각 토큰 간의 관계를 정교하게 설계했습니다.
- 주파수 기반 임베딩 적용: 일반적인 위치 인코딩 방식 외에 주파수 기반 인코딩을 통해 다양한 길이의 문장을 보다 효율적으로 표현할 수 있도록 했습니다. 이로써 문장 길이에 관계없이 문맥적 일관성을 유지합니다.
- 다층 포지셔널 인코딩 구조: GPT-3의 다양한 레이어에서 위치 정보를 중첩 활용할 수 있도록 다층 포지셔널 인코딩 구조를 구축하여, 문맥적 의미의 전달력을 극대화했습니다.
2.2 임베딩 알고리즘의 고도화
임베딩 알고리즘은 언어의 의미적 연결성을 반영하는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 딥네트워크는 한국어의 문맥과 어휘의 풍부한 뉘앙스를 효과적으로 반영할 수 있도록 임베딩 알고리즘을 고도화하고 있습니다.
- 핵심 기술적 요소:
- 분산 표현과 연관성 강화 임베딩: 단어의 의미와 문맥적 연결성을 강화하기 위해 분산 표현을 사용하여 한국어 텍스트의 맥락을 다차원 공간에서 표현합니다. 또한, 문장 내 단어 간의 연관성을 높이기 위해 관련 단어 간의 거리와 방향을 최적화하였습니다.
- 다층 임베딩 네트워크 구축: 단일 레이어가 아닌 다층 임베딩 네트워크를 활용하여 문장 구조를 보다 정밀하게 분석하고, 언어 모델이 문맥과 의미를 다층적으로 이해할 수 있도록 했습니다.
- 문장 차원의 정교한 의미 인식: 딥네트워크는 한국어의 복잡한 구문 구조와 긴 문장 처리에 유리한 다층 신경망 기반 임베딩 알고리즘을 구축하여, 문장 전체의 의미와 흐름을 보다 정교하게 인식합니다.
2. 한국어 / 영어 토크나이징과 임베딩 기술력과 차별화 포인트
혁신적 기술 요소
딥네트워크의 솔루션은 특히 SentencePiece의 Unicode 기반 서브워드 토크나이징과 형태소 사전을 활용한 정교한 토크나이징 기술에 기반합니다. 이 두 가지 핵심 기술 요소가 결합되어 한국어 텍스트에서의 높은 정확도와 속도를 구현하며, 이를 통해 한국어 생성, 분석, 이해 등 다양한 자연어 처리 기능에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
- Unicode 기반 서브워드 토크나이징
- SentencePiece의 Unicode 방식을 통해 전처리 없이 한국어 텍스트의 모든 문자를 다룰 수 있으며, 복합어, 신조어, 외래어 등 처리 시에도 강력한 대응력을 발휘합니다.
- 서브워드 단위로 분리된 토큰은 어절과 문맥에 대한 고차원적 이해를 가능케 하여, 문장의 의미와 단어 간의 관계를 풍부하게 학습합니다.
- 이를 통한 포지셔널 인코딩 설계는 각 서브워드가 문장 내 위치 정보를 가지도록 하여 한국어 문맥에서 중요한 위치 의존적 의미를 강화하는 기능을 수행합니다.
- 형태소 사전을 활용한 고정밀 토크나이징
- 독자적인 형태소 사전을 구축하여 명사, 동사, 조사 등 한국어의 주요 품사를 구분하고, 문장 구조를 정확히 파악하는 방식으로 정교한 형태소 분석을 제공합니다.
- 고정밀 토크나이징을 통해 정보 추출, 감정 분석, 검색 최적화 등에서 유례없는 정확성을 보장하며, 한국어 특유의 복잡한 문장 구조와 뉘앙스를 반영해 언어 이해의 정확도와 신뢰도를 향상시킵니다.
- 포지셔널 인코딩을 통한 문맥성 강화
- 문장 내 토큰화된 각 단어에 위치 정보 및 문맥 정보가 담긴 포지셔널 인코딩을 부여하여 자연스러운 문맥 학습과 높은 유의미성을 제공합니다. 이를 통해 AI가 단순한 단어 이해를 넘어 문맥적 의미를 인식하고 구체화할 수 있습니다.
3. 투자 필요성과 비전
현재 딥네트워크는 GPT-3 기반 한국어 토크나이징과 임베딩 알고리즘의 PoC 완성을 위한 자금 확보가 필요합니다. 투자 유치를 통해 다음과 같은 성과를 기대하고 있습니다:
- PoC의 완성 및 시연: 위의 기술적 내용을 바탕으로 PoC를 시장에 공개하여 실제 성능을 검증하고, 딥네트워크의 기술력을 직접 증명할 기회를 제공합니다.
- 최적화 및 추가 연구 개발: 한국어 특화 기술뿐만 아니라 다국어 확장성을 고려한 추가 최적화를 진행하여 한국어와 글로벌 시장 모두를 아우르는 기술력을 갖추게 됩니다.
- 고도화된 한국어 AI 솔루션 시장 진출: 한국어에 특화된 AI 솔루션을 개발하여 국내외 고객에게 고품질의 언어처리 경험을 제공하고, 글로벌 AI 시장에서 독보적인 기술력을 입증합니다.
딥네트워크는 한국어 NLP 시장에서 독창적이고 경쟁력 있는 기술력을 보유하고 있으며, 투자자분들의 지원을 통해 한국어 AI 분야의 새로운 가능성을 열고자 합니다. PoC 완료 후 곧바로 시장 진출을 위한 제품화에 돌입할 준비가 되어 있으며, 이로써 투자자들에게 실질적인 수익 창출 기회를 제공합니다.
기대 효과
딥네트워크는 한국어 맞춤형 GPT-3 AI 기술을 기반으로 차세대 한국어 언어 모델 시장에서의 우위를 선점하고, 국내외 주요 산업군의 수요에 대응하는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 투자자 여러분의 참여는 이와 같은 AI 서비스 혁신의 토대를 이루며, 파트너로서 상호 발전적인 비즈니스 생태계를 구축하는 기회가 될 것입니다.
