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먼저 네이버 클로바 인턴들이 진행한 ‘Curiosity-Bottleneck: Exploration by Distilling Task-Specific Novelty(Curiosity-Bottleneck 방법: 임무 특화 참신성 추출을 통한 탐색 전략)’는 정규 Oral 및 Poster 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 추천하는데 필요한 기반 기술이다.
이 연구는 클로바AI 인턴이었던 김영진님, 남원태님, 김현우님이 1,2,3저자로 참여한 논문이다. 이들은 인턴기간 중 서울대 김건희 교수와, 클로바AI 김지훈 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.
또 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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한편 네이버는 네이버랩스유럽(NAVER Labs Europe)의 주도로 엑스포 워크샵을 진행하고 네이버랩스유럽과 클로바의 최근 연구 결과를 소개했다. AI 전문가들을 대상으로 반나절 동안 진행된 워크샵에서는 머신러닝 분야의 다양한 문제들을 어떻게 해결하고 그 결과를 어떻게 산업에 접목시키는지에 대한 발표와 토론이 이뤄졌다.
또한 이번 ICML에 네이버-라인은 골드(Gold) 스폰서로 참여 전세계 기술 기업 및 학계와 교류를 더욱 확대하는 한편 현장에서 별도의 부스를 운영하며 AI 인재 영입에도 적극적으로 나섰다.
김성훈 네이버 클로바AI 리더는 “네이버는 이제 각종 컨퍼런스에서 AI 분야의 트렌드를 이끌어가는 글로벌 리딩 기업 중 하나로 주목받고 있다”며 “앞으로도 꾸준한 연구 개발과 투자를 통해 기술 리더십을 이어나가겠다”고 밝혔다.
주승호 기자 choos3@venturesquare.net
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