하이퍼커넥트, ‘ICCV 2023’서 액티브 러닝 기술 관련 논문 발표

컴퓨터 과학 분야 최대 학술대회 ‘ICCV 2023’ 발표 논문 채택
기존 액티브 러닝 기법의 문제점 해결한 학습 트레이닝 기법 ‘TiDAL’ 소개

글로벌 영상 기술 기업 하이퍼커넥트(대표 안상일)가 컴퓨터 과학 분야 최대 학회인 ‘국제 컴퓨터 비전학회(ICCV, International Conference on Computer Vision) 2023’에서 머신러닝 관련 기술 논문을 발표한다고 25일 밝혔다.

ICCV는 컴퓨터비전·패턴인식학회(CVPR), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)와 함께 컴퓨터 비전 분야를 대표하는 3대 국제학술대회 중 하나로, 인공지능 분야의 권위있는 학회로 꼽힌다. 오는 10월 2일부터 6일까지 프랑스 파리에서 개최되는 ICCV 2023에서 하이퍼커넥트는 ‘TiDAL: 효율적인 학습 과정의 모델 행동에 기반한 액티브 러닝 기법(TiDAL: Learning Training Dynamics for Active Learning)’ 논문을 발표할 예정이다.

이는 하이퍼커넥트가 작년 ECCV에서 ‘레이블 오교정을 방지하는 효율적인 전이행렬 추정을 통한 노이즈 레이블 학습(Learning with Noisy Labels by Efficient Transition Matrix Estimation to Combat Label Miscorrection)’ 논문을 발표한 것에 이은 성과로, 세계 시장에서 머신러닝 기술의 경쟁력을 다시 한번 입증했다는 게 회사 설명이다.

하이퍼커넥트는 머신러닝의 데이터 학습 효율을 높일 수 있도록 설계된 기법인 ‘TiDAL’을 소개한다. 논문의 주제인 ‘액티브 러닝’은 머신러닝 고도화에 필요한 데이터 풀(Data Pool)에서 모델 성능 향상에 가장 유용한 데이터를 지능적으로 선별하고 효율적으로 라벨링해 모델을 학습시키는 기법으로, 라벨링은 이미지, 영상, 오디오 등 데이터에 이름을 붙이는 작업을 의미한다. AI가 자발적으로 판단하기 어려운 데이터 문제들을 추려내 분류 성능을 높이는 방법으로, 라벨링 작업에 소요되는 인력과 비용을 최소화할 수 있다는 장점이 있다.

이렇게 AI 기술을 통해 라벨링된 데이터는 액티브 러닝으로 예측한 값과 실제값의 오차를 측정하는 알고리즘을 통해 검증하는 작업이 필요하다. ‘TiDAL’은 학습 중 변화하는 모델 동작을 감지해 기존 액티브 러닝 방식보다 더욱 정교하게 데이터를 예측할 수 있으며, 결과적으로 기존 방식보다 적은 비용으로 데이터 라벨링 작업의 정확도를 높이고 향상된 성능의 머신러닝 모델을 설계할 수 있다.

하이퍼커넥트 하성주 AI랩 총괄 디렉터는 “다양한 산업 분야에서 각광받고 있는 머신러닝 기술에 대한 지속적인 투자와 끊임없는 연구가 글로벌 학회에서 인정받는 고무적인 성과로 이어져 하이퍼커넥트의 뛰어난 기술력을 입증한 것”이라며, “이번 연구는 앞으로 하이퍼커넥트의 다양한 서비스에 적용돼 사용자의 경험 가치를 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

한편, 하이퍼커넥트는 자체 AI랩 운영을 통해 현재까지 국내를 비롯해 미국과 일본, 유럽 등 전세계적으로 약 280건의 글로벌 등록 특허를 확보하며 독자적인 기술 경쟁력을 입증하고 있다.

글. 바이라인네트워크
<이대호 기자>ldhdd@byline.network

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