인터넷보다 478배 빠른 검색 알고리즘 개발

서울대 공대 송현오 교수팀

서울대 연구팀이 일반적 인터넷 검색보다 478배 빠른 데이터 검색을 가능하게 하는 알고리즘을 고안했다.

서울대 공대는 컴퓨터공학부 송현오(사진) 교수팀이 딥러닝 네트워크를 이용해 빠르고 정확한 데이터 검색을 가능하게 하는 ‘바이너리 리프레젠테이션’(binary representation·이진법)을 얻는 최적화 알고리즘을 개발했다고 11일 밝혔다.

기존의 구글 이미지 검색과 같은 데이터 검색 분야에서는 딥러닝 네트워크로 리프레젠테이션을 얻은 다음 이진화 후처리 과정을 통해 검색 효율이 높은 바이너리 리프레젠테이션을 계산해 사용하고 있다. 이 과정에서 딥러닝 네트워크로 얻은 리프레젠테이션의 정확도가 손실되는 문제가 발생한다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 유사도 정보를 잘 표현하며 동시에 바이너리 해시 코드를 학습할 수 있는 알고리즘을 고안했다. 이 알고리즘은 단계적으로 최적화 과정을 수행한다. 연구팀은 최적화된 알고리즘을 적용한 이미지넷(Image Net)에서 검색 속도가 478배 향상됐다고 밝혔다.

송 교수는 “정확도 손실 없이 검색 속도가 향상됐다. 인공지능 검색 분야에 획기적인 발전을 가져올 것”이라고 설명했다.

김주영 기자 bueno@segye.com

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