[논문 리뷰] Semantic, Cognitive, and Perceptual Computing: Advances toward Computing for Human Experience

Amit Sheth, Pramod Anantharam외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 10. 20.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 7인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 다중모态, 이질적인 대용량 데이터를 실질적인 통찰으로 전환하는 인간 중심 계산을 가능하게 하기 위해 의미론적, 인지적, 감각적 계산을 통합하는 통합 프레임워크를 제안한다. 감각적 계산은 하향식 및 상향식 뇌 처리 방식을 모방한 새로운 패러다임으로 제시되며, 복잡한 데이터를 스마트하고 의사결정 지원 기능을 갖춘 정보로 변환하는 천식 관리 응용 사례를 통해 검증된다.

ABSTRACT

The World Wide Web continues to evolve and serve as the infrastructure for carrying massive amounts of multimodal and multisensory observations. These observations capture various situations pertinent to people's needs and interests along with all their idiosyncrasies. To support human-centered computing that empower people in making better and timely decisions, we look towards computation that is inspired by human perception and cognition. Toward this goal, we discuss computing paradigms of semantic computing, cognitive computing, and an emerging aspect of computing, which we call perceptual computing. In our view, these offer a continuum to make the most out of vast, growing, and diverse data pertinent to human needs and interests. We propose details of perceptual computing characterized by interpretation and exploration operations comparable to the interleaving of bottom and top brain processing. This article consists of two parts. First we describe semantic computing, cognitive computing, and perceptual computing to lay out distinctions while acknowledging their complementary capabilities. We then provide a conceptual overview of the newest of these three paradigms--perceptual computing. For further insights, we focus on an application scenario of asthma management converting massive, heterogeneous and multimodal (big) data into actionable information or smart data.

연구 동기 및 목표

• 광범위하고 다중모달적이며 이질적인 데이터를 보다 나은 의사결정을 위한 의미 있는 인간 중심 정보로 전환하는 데 도전하는 것.
• 계산 패러다임의 연속체를 도입하여 데이터가 풍부한 환경과 인간의 인지 및 감각 처리 과정 사이의 격차를 메우는 것.
• 실세계 데이터 해석을 위해 인간의 감각 및 해석 처리 방식을 모방하는 새로운 패러다임으로 감각적 계산을 제안하는 것.
• 천식 관리와 같은 실제 응용 사례를 통해 이 통합 프레임워크의 실용적 유용성을 입증하는 것.
• 의미론적, 인지적, 감각적 처리 계층을 융합하여 더 스마트하고 시의적이고 개인 맞춤형 의사결정 지원을 가능하게 하는 것.

제안 방법

• 의미 추출(의미론적 계산), 추론 및 의사결정(인지적 계산), 감각 유사 해석(감각적 계산)을 포함하는 3단계 계산 연속체를 도입.
• 하향식(맥락 이해)과 상향식(감각 자극) 뇌 처리 방식을 혼합한 이중 프로세스 모델을 기반으로 감각적 계산을 제안.
• 다중모달 데이터의 모호성과 불확실성을 다루기 위해 감각적 계산에서 해석 및 탐색 연산을 활용.
• 센서, 전자적 건강 기록(EHR), 환경 입력 등 다양한 데이터 원천을 포함하는 실제 천식 관리 시나리오에 프레임워크를 적용.
• 표준화 및 메타데이터 주석 처리를 위해 의미론적 강화를 활용하여 이질적 데이터를 통합하고, 다중모달 상관관계 및 맥락 인식 처리를 가능하게 함.
• 강화된 데이터를 바탕으로 추론하는 데 인지적 계산 기법을 활용하여 환자 및 의료진을 위한 개인 맞춤형 실질적 통찰을 생성.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 의미론적, 인지적, 감각적 계산이 어떻게 통합되어 인간 중심 계산을 위한 통합 프레임워크를 형성할 수 있는가?
• RQ2 감각적 계산은 의미론적 및 인지적 계산과 어떻게 다름과 동시에 보완하는가?
• RQ3 감각적 계산은 다중모달 데이터 분석에서 인간의 감각 및 해석 처리 방식을 어떻게 모방할 수 있는가?
• RQ4 하향식 및 상향식 처리의 역할은 감각적 계산에서 무엇이며, 이를 어떻게 계산적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ5 이 통합 프레임워크는 실세계 의료 환경에서 대용량 이질적 데이터를 실질적이고 스마트한 데이터로 효과적으로 전환할 수 있는가?

주요 결과

• 감각적 계산은 인간의 감각 및 해석 처리 방식을 모방하는 새로운 계산 모델을 제공하여 모호하고 불확실한 데이터에 대한 강건한 대응을 가능하게 한다.
• 의미론적, 인지적, 감각적 계산의 통합은 대용량 다중모달 데이터를 실질적 통찰으로 더 자연스럽고 효과적으로 전환하는 데 기여한다.
• 천식 관리 사례 연구에서, 프레임워크는 이질적인 데이터 원천을 맥락 인식 기반 개인 맞춤형 권고로 성공적으로 융합하였다.
• 제안된 감각적 계산 모델은 해석 및 탐색을 모두 지원하여 감각 자극과 인지적 맥락 간의 역동적 상호작용을 반영한다.
• 실세계 응용에서의 실현 가능성을 입증하여, 복잡하고 인간 중심의 분야에서 의사결정 향상 잠재력을 보여준다.
• 계산 작업을 인간의 감각, 인지 및 경험과 일치시킴으로써 더 스마트한 데이터 처리를 가능하게 한다.