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글로벌 AI 분야 ‘앙팡 테리블’...네이버 인턴들

기계학습국제학회(ICML) 2019서 이미지 인식·음악 추천에 적용되는 AI 기술 소개

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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.

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