네이버는 지난 9일부터 15일까지 미국 캘리포니아 롱비치 컨벤션 센터에서 열리는 세계적 머신러닝 콘퍼런스 'ICML 2019'에 참석해 논문 3편을 발표했다고 14일 밝혔다.
특히 네이버 클로바 인턴들이 진행한 '큐리어서티-보틀넥 방법:임무 특화 참신성 추출을 통한 탐색 전략'이 정규 세션에 채택됐다.
이 연구는 AI(인공지능)이 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 김영진, 남원태, 김현우가 1,2,3저자로 참여한 논문이다. 이들은 인턴기간 중 서울대 김건희 교수와 클로바AI 김지훈 박사를 비롯한 클로바 연구원들과 협업하고 멘토링을 지원받으며 연구를 진행했다.
또한, 클로바팀은 딥러닝 모델에 대한 워크샵에서 이미지 인식 모델의 안정성 관련 연구인 '조절 최적화 기법의 강건성 및 불확실성에 관한 실증 분석'을 공유했다. 음원 추천 머신러닝 워크샵에서는 '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.
김성훈 네이버 클로바AI 리더는 "네이버는 이제 각종 콘퍼런스에서 AI 분야의 트렌드를 이끌어가는 글로벌 리딩 기업 중 하나로 주목받고 있다"며 "앞으로도 꾸준한 연구개발과 투자를 통해 기술 리더십을 이어나가겠다"고 강조했다.
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