이진 해시 코드를 구하는 최적의 문제와 동치인 최소 비용 흐름 문제의 그래프/서울대공대제공서울대 연구팀이 일반적인 인터넷 검색보다 478배 빠른 데이터 검색을 가능하게 하는 알고리즘을 개발했다.
서울대 공대는 컴퓨터공학부 송현오 교수 연구팀이 딥러닝 네트워크를 이용해 빠르고 정확한 데이터 검색을 가능하게 하는 ‘바이너리 리프레젠테이션’(binary representation·이진법)을 얻는 최적화 알고리즘을 고안했다고 11일 발표했다.
기존 구글 이미지 검색 데이터 검색분야에서는 딥러닝 네트워크로 리프레젠테이션 얻은 다음 이진화 후처리 과정을 통해 검색 효율이 높은 바이너리 리프레젠테이션을 계산해 사용 중이다.
이 과정에서 딥러닝 네트워크로 얻은 리프레젠테이션의 정확도가 손실되는 문제가 종종 발생했다.
연구팀은 데이터 유사도 정보를 잘 표현하며 동시에 바이너리 해시 코드를 학습할 수 있는 알고리즘을 만들었다. 이 알고리즘은 단계적으로 최적화 과정을 수행한다.
연구팀은 최적화된 알고리즘을 적용한 이미지넷(Image Net)에서 검색 속도가 478배 향상됐다고 소개했다.
송현오 교수는 “정확도 손실 없이 검색 속도가 향상됐다”며 “인공지능 검색분야에 획기적인 발전을 가져올 것”이라고 말했다. /신경희인턴기자 crencia96@sedaily.com㏊
