손영두 동국대 연구팀, 다중 작업 학습 AI 새로운 가능성 열어

자기 지도 보조 학습 기반 다중 작업 학습 방법의 구조

손영두 동국대학교 산업시스템공학과 교수 연구팀 논문이 컴퓨터 비전 분야 세계 3대 학회인 ECCV에 채택됐다. 다양한 인공지능(AI) 기법을 결합해 다중작업 속도와 성능에서 세계 최고 수준을 보여줬다는 평가다.

1일 학계에 따르면 손영두 교수팀(신석원 박사과정)과 도형록 뉴욕대학교 그로스만 의과대학 교수팀 공동 연구인 '자기 지도학습을 활용한 다중 작업 고도화를 위한 표현 학습' 논문이 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV)에 최종 게재 확정됐다.

다중작업학습(MTL) 기법에 자기 지도학습(SSL)을 결합한 AI 학습 방식을 제안한 게 차별점이다.

다중작업학습은 여러 작업을 동시에 처리하여 성능과 효율성을 극대화하는 학습 방식이다. 예를 들면, 이미지 한 장을 보고 물체의 종류뿐 아니라 거리·수를 동시에 인식하도록 AI를 학습하는 것을 의미한다. 자기 지도학습은 AI 모델이 데이터 구조를 스스로 파악하고 학습하는 방법이다.

다중작업을 잘 해내기 위해서는 컴퓨터가 여러 작업을 동시에 인지할 수 있는 '공유표현'을 찾는 게 핵심이다. 이번 연구는 MTL과 SSL 두 가지 학습 기법을 결합해 공유 표현 보편성을 찾는 방식을 획기적으로 개선했다.

손영두 교수는 “다중작업학습에서 공유 표현 보편성을 제시한 연구는 학계 최초”라며 “이론적 발전에 새로운 방향성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다”고 말했다.

이번 연구는 MTL이 활용되는 △자율주행 △의료 영상 분석 △자연어 처리 △이미지 분류 등 다양한 AI 분야에서도 적용될 전망이다.

손영두 교수가 이끄는 동국대학교 데이터과학연구실은 AI 최신 기법 연구를 바탕으로 기상 위성 영상 분석, 농산물 품질 관리, 공정 자동화 등 다양한 산업 응용 프로젝트를 진행하고 있다. 이번 성과를 발판 삼아 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 인공지능 연구를 지속 수행할 계획이다.

손영두 동국대 산업시스템공학과 교수

박유민 기자 newmin@etnews.com

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