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글로벌 AI 분야 ‘앙팡 테리블’...네이버 인턴들기계학습국제학회(ICML) 2019서 이미지 인식·음악 추천에 적용되는 AI 기술 소개
미국 캘리포니아에서 개최된 머신러닝 컨퍼런스 ‘ICML 2019’에 마련된 네이버 연구 포스터 발표 섹션에서 사람들이 연구에 대한 설명을 듣고 있다.(사진=네이버 제공)

[e경제뉴스 이춘영 기자] 우리나라 AI연구는 뒤늦게 시작되기도 했지만 미-중 선두권에 비해 한참 뒤져있다. 연구인력도 훨씬 적어 따라잡기 어렵다는 분석이다.

그러나 젊은 세대의 연구 성과와 능력이 뛰어나 비관만 할 것은 아니라는 소리도 들린다.

네이버의 인턴사원들이 일을 저질렀다. 세계적 권위를 자랑하는 인공지능(AI) 머신러닝 컨퍼런스 'ICML 2019'에서 네이버의 AI 플랫폼 '클로바'를 비롯한 연구 성과를 공개해 관심을 끈 것이다.

네이버가 이들 덕에 '방안 호랑이'라는 불명예 딱지를 뗄 수도 있다는 기대가 있다.

네이버는 13일(현지시간) 미국 캘리포니아 롱비치 컨벤션센터에서 열린 ICML 2019 학회 정규 세션 및 워크숍에서 3편의 논문과 연구성과를 공개했다.

특히 네이버 클로바 인턴들이 진행한 '임무 특화 참신성 추출을 통한 탐색 전략'(Curiosity-Bottleneck: Exploration by Distilling Task-Specific Novelty) 논문은 학회의 정규(Oral 및 Poster) 세션에 채택되는 성과를 올렸다.

이 논문은 AI가 새로운 정보를 학습하는 과정에서 불필요한 정보로 인해 성능이 저하되지 않도록 실제 수행해야 할 과제와 관련 있는 정보만 반영하도록 하는 기술을 담았다.

이 기술은 'AI를 만드는 AI'인 자동기계학습(Automated Machine Learning)에 적용될 수 있으며, 나아가 변화하는 환경 속에서 AI가 사용자에게 정확한 정보를 추천하는데 필요한 기반 기술이다.

논문을 집필한 저자는 네이버 클로바AI 인턴인 김영진씨, 남원태씨, 김현우씨다. 이들은 모두 서울대 대학원생으로 인턴기간 중 김건희 서울대 교수와 김지훈 클로바AI 박사를 비롯한 클로바의 연구원들과 적극적으로 협업하고 멘토링을 지원받으며 연구를 진행했다.

클로바는 인턴들이 주도적으로 연구 과제를 발굴하고, 유의미한 결과를 도출할 수 있도록 양질의 연구 환경을 제공하고 있으며, 실제로 인턴십을 통해 진행한 연구가 CVPR, ICLR, AAAI, ACL, ICASSP 등 여러 세계적인 AI 컨퍼런스에서 인정받은 바 있다.

클로바팀은 딥러닝 모델에 대한 워크샵에서 이미지 인식 모델의 안정성 관련 연구인 ‘An Empirical Evaluation on Robustness and Uncertainty of Regularization Methods(조절 최적화 기법의 강건성 및 불확실성에 관한 실증 분석)’을 공유했으며, 음원 추천 머신러닝 워크샵에서는 ‘Visualizing and Understanding Self-attention based Music Tagging(셀프 어텐션 기반 음원 태깅의 시각화 및 이해에 관한 연구)’ 논문을 통해 새로운 음원 태깅 모델을 제시했다.

각각의 연구는 네이버와 라인의 이미지 인식 서비스와 음악 추천 서비스의 품질을 고도화하는 데 적용될 예정이다.

이춘영 기자  economynews@daum.net

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