지난 9일부터 미국 캘리포니아에서 개최된 머신러닝 컨퍼런스 ‘ICML 2019’에 마련된 네이버 연구 포스터 발표 섹션에서 사람들이 연구에 대한 설명을 듣고 있다./사진제공=네이버네이버가 지난 9일부터 미국 캘리포니아에서 열린 세계 머신러닝 컨퍼런스 ‘ICML 2019’에 참석해 다양한 인공지능 연구 성과를 공개했다고 14일 밝혔다. 올해로 36회를 맞이한 ICML은 인공지능(AI) 중에서도 특히 머신러닝 분야에서 최고 권위를 가진 컨퍼런스다.
네이버는 총 3편의 논문을 발표했다. 그중 네이버 클로바 인턴들이 진행한 ‘Curiosity Bottleneck 방법: 임무 특화 참신성 추출을 통한 탐색 전략’은 정규 및 부대 세션에 채택되는 성과를 얻었다고 회사 측은 설명했다.
이 연구는 AI가 새로운 정보를 학습하는 과정에서 불필요한 정보로 인해 성능이 저하되지 않도록 실제 수행해야 할 과제와 관련 있는 정보만 반영하는 기술에 대한 내용을 담았다. 이 기술은 AI를 만드는 AI인 AutoML(자동 머신러닝)에 적용될 수 있으며, 변화하는 환경 속에서 AI가 사용자에게 정확한 정보를 추천하는 데 필요한 기반 기술이다.
네이버 클로바팀은 딥러닝 모델에 대한 워크샵에서는 이미지 인식 모델의 안정성 관련 연구인 ‘조절 최적화 기법의 강건성 및 불확실성에 관한 실증 분석’을 공유했다. 이미지 인식 모델 학습 시 적용되는 다양한 조절 최적화 기법들이 모델 안정성과 불확실성에 미치는 영향을 분석한 논문이다.
음원 추천 머신러닝 워크샵에서는 ‘셀프 어텐션 기반 음원 태깅의 시각화 및 이해에 관한 연구’ 논문을 통해 새로운 음원 태깅 모델을 제시했다. 기존의 딥러닝 기반의 음원 태깅 모델을 개선해, 새로운 음원 태깅 모델을 제시하고 음원의 리듬 템포 등의 태깅에 대한 모델 패턴을 분석한 논문이다.
네이버는 “각각의 연구는 네이버와 라인의 이미지 인식 서비스와 음악 추천 서비스의 품질을 고도화하는 데 적용될 예정”이라고 전했다.
김성훈 네이버 클로바AI 리더는 “네이버는 이제 각종 컨퍼런스에서 AI 분야의 트렌드를 이끌어가는 글로벌 리딩 기업 중 하나로 주목받고 있다”며 “앞으로도 꾸준한 연구 개발과 투자를 통해 기술 리더십을 이어나가겠다”고 말했다.
지난 9일부터 미국 캘리포니아에서 개최된 머신러닝 컨퍼런스 ‘ICML 2019’ 행사장에 마련된 네이버 부스에서 참관객들이 설명을 듣고 있다./사진제공=네이버
