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“AI 역량, 글로벌 무대에서 빛냈다!” 카카오엔터프라이즈, 올해 글로벌 학회 총 25건 논문 등재

2021.12.14

- 12월, 세계 최고 AI 학술대회 뉴립스에 논문 2건 등재 / 연구 논문 상위 1%에게 주어지는 Oral 세션 초대

- 올 한해동안 뉴립스, EMNLP, ICCV 등 세계적 규모 15개 학회에 논문 25건 등재, 챌린지 다수 입상

- 컴퓨터 비전, 자연어처리 등 AI 다양한 영역에서 우수 기량 선보여

- AI 대화, 번역, 얼굴 인식 기반 서비스에 활용 기대


[2021-12-14] 카카오엔터프라이즈가 2021년에도 글로벌 최고 수준의 AI 연구 역량을 인정받았다.


카카오엔터프라이즈(대표 백상엽)은 지난 12월 6일부터 14일까지 열린 세계 최고의 AI 학술대회 'NeurIPS(뉴립스)’에 2건의 논문을 등재하고 세션 발표를 진행했다고 밝혔다. 이로써 카카오엔터프라이즈가 올 한해동안 글로벌 학회에 등재한 AI 논문은 총 25건에 달한다.


‘뉴립스’는 인공지능, 기계학습, 뇌과학분야에서 최상급의 권위를 가진 학회로 각 분야의 선도적 그룹을 포함한 우수 연구자들의 논문 중에서 30% 이내의 논문만 엄선해 소개한다. 카카오엔터프라이즈는 뉴립스에서 컴퓨터 비전 분야의 데이터 편향성 문제를 개선한 방법론에 대한 연구를 인정 받아 연구 상위 1%에게 제공되는 구두 발표의 영예를 얻었다. 다른 1건은 컴퓨터 비전 분야에서 다양한 공격을 방어할 수 있는 알고리즘 제안에 관한 논문이다.


카카오엔터프라이즈는 올 한해 자연어처리 AI 분야에서 두각을 드러냈다.


먼저 11월에 자연어처리 분야 세계 최고 학회 ‘EMNLP’에 논문 2건이 통과됐다. 1건은 사람처럼 자연스러운 대화가 가능한 챗봇을 구현하기 위한 모델 전략과 강건성 평가 데이터셋을 제안한 내용이다. 해당 데이터셋은 세계 최대 오픈소스 커뮤니티 ‘깃허브’를 통해 공개했다. 다른 1건은 서울대학교와 공동연구한 건으로 단어의 정렬(alignment) 정보를 활용한 기계번역 방법론을 제안하는 논문이다.


‘EMNLP’가 주최한 워크샵 2곳에서도 논문이 통과됐다. 먼저, ‘WMT21’에서는 기계번역 상에서 새로운 도메인 혹은 특정 도메인의 용어 사전을 얼마나 더 효과적으로 반영하는지 평가하는 챌린지에서 1위를 기록한 방법론을 공개했으며, 또다른 워크샵 ’NewSum(뉴썸)’에서는 고려대학교, 와이즈넛, 마이크로소프트 등 공동 연구팀을 꾸려 대화 요약 방법론을 제시해 호평받았다.


지난 10월에는 IEEE의 SCI 저널인 ‘Signal Processing Letters’에 학습 단어 인식률을 개선하기 위한 방법을 제시하고 단어 인식률을 기존 대비 약 53% 개선한 논문 1건을 게재했고, 8월에는 국제저명 학술지 ‘IEEE Access’에 카카오엔터프라이즈와 성균관대학교가 공동 연구한 논문 1건을 게재했다. 질의응답 모델의 성능을 높이기 위한 방법론에 관한 논문이다. 해당 기술을 활용해 10월에는 글로벌 AI 자연어이해 경진대회 ‘MS MARCO’의 ‘Passage Ranking’ 분야에서 1위를 차지하기도 했다.

컴퓨터 비전 영역에서의 성과도 도드라졌다.


10월에 컴퓨터 비전 분야 최고 수준 학회 중 하나인 국제 컴퓨터 비전학회 ‘ICCV’에 논문 1건을 등재했다. 기존 연구 대비 세밀한 공간 정보를 반영할 수 있는 ‘로컬 로짓(local logit)’ 이라는 개념을 새롭게 제안한 것을 인정받았다. 향후 해당 기술을 활용해 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 재설계하고 얼굴 인식 및 컴퓨터 비전 기반 서비스를 고도화할 계획이다.


한편, 카카오엔터프라이즈는 한 해 동안 다양한 분야의 세계적인 인공지능 챌린지에서 두각을 드러내며 총 6회의 상위권 랭킹을 석권했다. 특히 글로벌 AI 자연어이해 경진대회 'MS MARCO’의 ‘Passage Ranking’ 분야와 WMT21 챌린지의 ‘terminology task(용어 과제)’ 분야에서 각각 1위를 차지했으며, 마스크 착용 여부 별로 얼굴 인식 성능을 겨루는 ICCV-MFR 챌린지에서도 2위를 달성하며 뛰어난 연구 역량을 인정받았다.


최동진 카카오엔터프라이즈 AI Lab장은 “앞으로도 지속적으로 AI 연구에 정진해 좋은 기술 사례들을 공유하고 더욱 발전된 서비스의 모습으로 선순환시킬 것”이라며 “궁극적으로는 AI 기술의 공유와 확산을 가속화하고 기술 생태계를 확장하는 것이 목표”라고 밝혔다. [끝]