네이버 인턴주도 AI연구, 세계적 학회서 인정 받았다

글자 작게 글자 크게 인쇄하기
ICML 네이버 부스. 사진=네이버
<ICML 네이버 부스. 사진=네이버>

네이버가 세계 최고 머신러닝 콘퍼런스 'ICML 2019'에 참석해 연구 성과를 공개했다. 인턴 주도로 설계한 연구가 정규세션에 채택됐다.

올해 36회를 맞은 기계학습 국제학회(ICML)는 인공지능(AI) 중에서도 머신러닝 분야에서 최고 권위를 가진 콘퍼런스다.

네이버는 이번 ICML 정규 세션 및 워크숍에서 총 3편 논문을 발표했다. 네이버 클로바 인턴이 진행한 '임무 특화 참신성 추출을 통한 탐색 전략'은 정규 세션에 채택되는 성과를 얻었다.

이 연구는 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 AutoML(Automated Machine Learning)에 적용될 수 있으며, 나아가 변화하는 환경 속에서 AI가 사용자에게 정확한 정보를 추천하는 데 필요한 기반 기술이다.

이 연구는 김영진·남원태·김현우 클로바AI 인턴이 1,2,3저자로 참여한 논문이라는 점에서 눈길을 끌었다.

이들은 인턴기간 중 서울대 김건희 교수, 클로바AI 김지훈 박사를 비롯한 클로바 연구원과 적극 협업했다. 멘토링을 지원받으며 연구를 진행했다. 클로바는 인턴이 주도적으로 연구 과제를 발굴하고, 유의미한 결과를 도출할 수 있도록 양질의 연구 환경을 제공했다. 인턴십을 통해 진행한 연구가 CVPR, ICLR, AAAI, ACL, ICASSP 등 여러 세계적인 AI 콘퍼런스에서 인정받았다.

클로바팀은 딥러닝 모델에 대한 워크샵에서 이미지 인식 모델 안정성 관련 연구인 '조절 최적화 기법의 강건성과 불확실성에 관한 실증 분석'을 공유했다. 음원 추천 머신러닝 워크샵에서는 '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 서비스 품질을 고도화하는 데 적용될 예정이다.

ICML에 네이버-라인은 골드 스폰서로 참여했다. 세계 기술 기업과 학계 교류를 더욱 확대하는 한편 현장에서 별도 부스를 운영하며 AI 인재 영입에도 적극적으로 나섰다.

김성훈 네이버 클로바AI 리더는 “네이버는 이제 각종 콘퍼런스에서 AI 분야 트렌드를 이끌어가는 글로벌 리딩 기업 중 하나로 주목받고 있다”면서 “앞으로도 꾸준한 연구 개발과 투자를 통해 기술 리더십을 이어나가겠다”고 강조했다.

김시소 게임/인터넷 전문기자 siso@etnews.com