이미지 분류에서 ‘범주 불균형’을 다루는 기술…전 세계 1위 성능으로 평가
[시사뉴스 김찬영 기자] 글로벌 영상기술 기업 하이퍼커넥트(대표 안상일)가 6월 19일~25일 온라인으로 개최되는 글로벌 최고 수준의 딥러닝 분야 컨퍼런스 ‘CVPR 2021’에서 ‘이미지 분류에서 클래스가 불균형할 때 학습 데이터의 클래스 분포에 대한 사전 정보를 제거해 해결하는 방법’(Disentangling Label Distribution for Long-tailed Visual Recognition) 논문을 통해 이미지 분류 관련 연구 성과를 발표한다고 밝혔다.
‘CVPR’(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)은 세계 최고 권위의 국제 전기 전자 공학회(IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers)와 국제 컴퓨터 비전 재단(CVF, Computer Vision Foundation)이 1983년부터 공동 주최하는 AI 컨퍼런스다. 세계적인 연구기관들이 참석해 매년 새로운 컴퓨터 비전, 딥러닝 등 인공지능 기술 연구에 대해 공유하고 있다.
하이퍼커넥트가 이번 ‘CVPR 2021’에서 발표하는 논문은 ‘연구’에서는 흔히 간과되지만 실제 서비스 적용 시 중요한 ‘롱테일 이미지 분류’ 문제 해결에 대한 내용이다.
학습에 사용되는 이미지가 한쪽은 매우 많은 것에 비해 다른 쪽은 매우 적은 ‘롱테일 이미지 분류’ 상황일 경우 인공지능이 ‘다수 범주 샘플’로 편향되는 것을 줄이는 기술로, 하이퍼커넥트가 발표하는 이번 연구는 정량적 성과 평가 기준(benchmark data set)에서 세계 1위의 성능을 보였다.
하이퍼커넥트 하성주 AI랩 총괄디렉터는 “‘이미지 탐지’, ‘자율 주행’, ‘의료 영상 진단’ 등 여러 실생활에서 활용되고 있는 ‘이미지 분류’ 분야에서 이미지 샘플 수가 적은 쪽의 손해를 줄여 보기 위해 이번 연구를 시작했다”며 “하이퍼커넥트가 발표하는 이번 연구는 여러 실생활 분야에 손쉽게 적용해 성능을 높일 수 있는 기술인 만큼 관련 인공지능 기술을 진일보하는데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
한편, 하이퍼커넥트는 설립부터 글로벌 시장을 목표로 혁신기술에 회사의 역량을 집중해 왔다. 가볍고 빠른 ‘온디바이스 AI(On-device AI)’를 개발하는 데 집중해 2017년 2월 ‘온디바이스 AI’ 기반의 이미지 인식 기능을 글로벌 영상 메신저 ‘아자르’에 탑재하는 데 성공했다. 온디바이스 AI는 서버에 데이터를 보내지 않고 사용자 기기에서 실시간 데이터 처리를 통해 AI를 구현하는 기술을 말한다.
하이퍼커넥트는 머신러닝 및 음성 분야에서도 성과를 내고 있다. 회사 내 머신러닝팀은 2017년 구글코리아가 주최한 머신러닝 챌린지에서 준우승을 차지한 바 있으며, 2018년에는 ‘제4회 저전력 이미지 인식 챌린지(LPIRC, Low-Power Image Recognition Challenge)’에 참가해 퀄컴에 이어 국내 기업으로는 최초로 준우승을 차지하기도 했다. 음성 언어 처리 분야에서도 세계 최고 권위를 인정받는 국제 학회 '인터스피치’(INTERSPEECH)에서 2년 연속으로(2019, 2020) 구글, 페이스북, 아마존 등 글로벌 유수 기업과 함께 ‘음성 분야 AI 연구 성과’를 발표했다.
하이퍼커넥트는 이러한 자사의 기술을 더욱 건강한 플랫폼을 만드는 데도 적극 활용하고 있다. 최근에는 최대 0.006초 내에 사전 차단 및 필터링할 수 있는 단계로까지 딥러닝 기반의 온디바이스 AI 모니터링 시스템을 향상, 이용자 보호를 한층 강화하기도 했다.
