[라포르시안] 뷰노(대표 이예하)는 AI 모델 개발에 필요한 데이터 학습 비용을 줄일 수 있는 능동적 학습(Active learning) 알고리즘 연구 결과를 AI 분야 권위 있는 국제학술대회 신경정보처리시스템학회(NIPS)에서 발표한다고 23일 밝혔다.
NIPS는 1986년부터 개최된 국제학술대회로 AI 연구가 확산되며 세계 최대 규모 학회로 자리매김한 행사다. NIPS에서 채택된 연구 논문은 전 세계 AI 학자들에게 새로운 연구 토대가 되는 것으로 알려져 있다. 36회째를 맞은 올해 NIPS 2022는 이달 28일부터 12월 9일까지 미국 루이지애나 뉴올리언스에서 온·오프라인 하이브리드로 개최된다.
뷰노 연구팀의 이번 연구는 능동적 학습 알고리즘을 개발·제안한 것으로 AI 모델을 개발할 때 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하고 일종의 정답지를 만드는 것을 의미하는 레이블링(Labeling) 방법에 대한 내용이다. 능동적 학습 알고리즘이란 AI가 아직 레이블링 되지 않은 수많은 이미지 데이터 중 어떤 이미지에 먼저 레이블링 할 지 스스로 선택하는 것을 말한다.
가령 의료 분야에서는 의료기관에 X-ray 등 무수히 많은 이미지 데이터가 있지만 이 가운데 대부분은 레이블링이 돼 있지 않아 각 이미지가 어떤 병변을 나타내는지 알 수 없어 AI 모델을 학습시킬 수 없다. 이에 의료기관에 비용을 지불하고 의료진의 레이블링이 완료된 데이터를 받아 AI 모델에 학습시켜야 한다.
뷰노 연구팀은 수많은 이미지 데이터 중 AI 모델에게 익숙해 레이블링 결과를 유추하기 쉬운 데이터보다 구분해내기 어렵고 레이블링 시 더 많은 정보를 줄 수 있는 데이터를 먼저 구분할 수 있는 능동적 학습 알고리즘을 개발했다. 이는 AI 모델을 개발할 때 해당 알고리즘을 활용하면 레이블링이 필요한 이미지를 효과적으로 선별해 레이블링 비용을 줄임으로써 연구개발 원가 절감에 기여할 수 있음을 시사한다.
이예하 대표는 “이번 연구 성과는 세계적인 권위의 학술대회에서 뷰노 연구팀의 우수한 연구개발 역량과 함께 AI 핵심 기술력을 입증했다는데 큰 의의를 갖는다”며 “앞으로도 지속적인 연구개발을 통해 의료 분야를 넘어 AI 영역을 아우르는 연구 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.