두나무 머신러닝팀, 국제 정보검색학회서 연구논문 발표

개인화 뉴스 추천 시스템 연구 성과 발표

박충원 두나무 머신러닝팀 연구원이 지난 14일(현지시각) 이탈리아 파도바 센트로 콩그레스에서 열린 ’SIGIR 2025’에서 발표를 하고 있다. 두나무 제공

[파이낸셜뉴스] 가상자산 거래소 업비트 운영사 두나무는 자사 머신러닝팀이 국제 정보검색학회 ‘SIGIR 2025’에서 개인화 뉴스 추천 연구 논문을 발표했다고 17일 밝혔다.

‘SIGIR(시그아이알)’은 정보검색 분야에서 영향력 있는 국제 학회 중 하나로, 올해 제출된 논문의 약 27%만 채택됐다.

올해 SIGIR의 메인 콘퍼런스는 지난 13~18일(현지시각) 이탈리아 파도바 센트로 콩그레스에서 열렸다. 박충원 두나무 머신러닝팀 연구원은 지난 14일 현지에서 이번에 채택된 개인화 뉴스 추천 시스템 연구 성과를 발표했다.

박 연구원은 “개인화 뉴스 추천 시스템 품질은 이용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것과 직결돼 서비스 만족도를 높이는 핵심 요소”라며 “이번 연구로 고객 정보 보호와 운영 효율성을 모두 충족하면서 정교한 추천 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하게 됐다”고 말했다.

한편 두나무 머신러닝팀은 주식과 가상자산 시장에서 활용되는 인공지능(AI) 모델을 연구·개발(R&D) 중이다. 지난해 11월 ‘콜링2025’에서 금융 허위정보 탐지 챌린지 1위를 차지한 바 있다.

yimsh0214@fnnews.com 임상혁 기자

Copyrightⓒ 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.