네이버, 'NeurIPS 2021'서 8개 논문 채택...산학협력과 R&D 투자가 비결

총 채택 논문 8개 중 메인트랙 7개...역대 네이버 뉴립스 성과로 최고
벡터연구소·도쿄대·서울대·고려대 등과 함께 연구
업스테이지 호스트로 네이버가 핵심 역할한 KLUE 논문도 채택

 

(사진=네이버·셔터스톡, 편집=임채린 기자)

네이버(대표 한성숙)가 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학회 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS, 이하 뉴립스) 2021’에서 8개 논문이 채택됐다고 13일 밝혔다.

 

이는 역대 네이버가 뉴립스에 채택된 논문 중 가장 많은 수다. 채택 논문을 소개하는 메인 트랙 또한 7개에 달한다.

 

뉴립스는 ICML, ICLR 등과 함께 세계적인 머신러닝(ML)/AI 학회로 꼽힌다. 연구자들이 제출한 논문을 학회에서 승인할 확률이 약 20%인 만큼 채택 논문들의 품질이 높다.

 

특히 뉴립스에서는 중장기적 관점의 기술 성과가 많이 공유된다. 올해 뉴립스는 12월 6일부터 14일까지 개최될 예정이다.

 

네이버는 올해 뉴립스에서 AI 모델 학습을 혁신적으로 개선할 수 있는 방법에 대한 논문을 발표한다. 응용수학 분야에서 주로 연구된 동적 시스템(dynamical systems), 확률 과정(stochastic process)과 같은 기법을 ML 문제에 적용한 딥러닝 방법을 소개한다.

 

해당 기술은 모델에 대한 제약을 적절히 도입하는 것이 특징이다. 기존 딥러닝 기술 트렌드는 모델에 대한 사전지식과 제약(prior)의 비중을 낮추고 학습 데이터(data)를 천문학적으로 늘려 문제를 해결하는 방식이었다. 결과적으로 사람과 다른 방식으로 문제를 해결해 신뢰성이 떨어졌던 기존 딥러닝 모델의 한계를 극복할 수 있다는 주장이다.

 

다른 채택 논문에서는 AI 모델이 다양한 상황에 대처할 수 있도록 하는 새로운 최적화 방법을 제안했다.

 

또한 새로운 데이터 학습 시 이전 정보를 잊어버리는 문제를 극복하는 기술을 연구한 논문도 채택됐다. 기존 영상 분할 모델에서는 새로운 종류의 물체를 학습할 때 이전에 알고 있던 물체 정보를 잊어버리는 문제가 있다. 네이버는 논문에서 이미 알고 있는 물체 정보 기억을 보존하면서 새로운 물체 카테고리들을 추가할 수 있는 학습 방법을 제시한다.

 

이번 성과 비결로는 우선 적극적인 산학 협력을 꼽을 수 있다. 네이버가 이번 뉴립스에 발표하는 연구들은 벡터 연구소(Vector Institute), 도쿄대(The University of Tokyo), KAIST, 서울대, 고려대 등 국내외 학계와의 합작품이기도 하다.

 

뉴립스 2021에서 발표 예정인 업스테이지의 한국어 자연어 이해(NLU) 벤치마크 구축 프로젝트인 KLUE도 네이버가 참여한 대규모 산학 프로젝트다.

 

KLUE 논문은 올해 뉴립스에서 데이터셋과 벤치마크(Datasets and Benchmarks) 트랙에 선정됐다.

 

해당 연구에는 업스테이지를 호스트로 네이버를 비롯한 다수 기업, 대학, 기관이 참여했다.

 

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연구개발(R&D)에 대한 꾸준한 투자도 네이버가 꼽는 핵심 비결이다.

 

네이버는 수년 동안 매출의 약 25%를 R&D에 투자하고 있다. 이 중 AI 사업이 특히 많은 비중을 차지한다.

 

하정우 네이버 AI Lab 소장은 “이번 성과는 AI 분야 중장기적 선행 연구에 네이버가 수행해온 적극적 투자의 결과물”이라고 강조했다.

 

이어 "AI 기술 플랫폼 기업의 핵심 경쟁력은 자체적인 연구역량 강화에 있다. AI 기술에 대한 장기적 관점의 투자를 지속하고, 다양한 연구 협력을 이어가며 글로벌 AI 리더십을 확보해나가겠다"고 전했다.

 

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

 

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