[파이낸셜뉴스] 울산과학기술원(UNIST) 인공지능(AI) 대학원 심재영·주경돈·한승열·김지수 교수팀의 연구성과 4건이 AI 분야 글로벌 권위 학회인 AAAI(Association for Advancement of AI)에 채택됐다. 19일 UNIST에 따르면, AAAI에 채택된 연구성과는 20일부터 캐나다 밴쿠버에서 8일간 열리는 38회 연례 정기학회에서 공개된다. 이번 정기학회에서는 사상 최대 규모인 1만2000편 이상의 논문이 전 세계에서 제출됐으며, 이 중 약 23%인 2342편만이 채택됐다. 우선 심재영 교수팀은 가상 데이터를 AI 학습에 활용하는 컴퓨터 비전 기술을 개발했다. AI가 CCTV 등 영상을 분석해 범죄자, 실종자 등 특정 인물을 자동으로 찾아내기 위해서는 방대한 영상 데이터 학습이 필요한데, 가상 데이터를 사용함으로써 데이터 라벨링 비용과 초상권 침해 문제를 획기적으로 줄일 수 있다. 또, 가상현실, 게임 등을 더 생생하게 즐길 수 있는 AI 기술도 채택됐다. 주경돈 교수팀은 가상현실에서 사람 간의 3차원 상호작용을 정밀하게 만드는 AI 기술을 소개한다. 포옹, 악수 등의 상황에서 상대방의 동작에 알맞게 가상 인간을 저절로 생성해, 가상 인간 간의 상호작용을 입체 화면에 자연스럽게 구성해낼 수 있다. 한승열 교수팀은 다중 에이전트 강화학습 기술을 선보인다. 다중 에이전트 강화학습은 게임뿐만 아니라 기계들의 협업이 필요한 자율주행, 로봇 군집 작동 등에서 필수적인 AI 원천 기술이다. 한 교수팀은 기존 다중 에이전트 강화학습에서 탐색해야만 하는 경우의 수를 대폭 줄일 수 있는 고효율 알고리즘을 제안해 채택됐다. 김지수 교수팀은 온라인 추천을 위한 '밴딧 알고리즘'을 개발했다. 뉴스나 영상시청, 쇼핑 등에서 사용자의 기호를 고려해 유사한 아이템을 추천해 주는 알고리즘이다. 사용자의 다양하고 복합적인 기호를 파악해 낼 수 있는 특징이 있다. 한편, 지난 2020년 설립된 UNIST AI대학원은 젊고 잠재력 있는 교원 등을 대폭 영입해 짧은 역사에도 불구하고 지난해 NeurIPS, CVPR 등 저명한 AI 및 컴퓨터 비전 학회에서 총 31편의 논문이 채택되는 등 빠른 성장세를 보이고 있다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

"현대캐피탈에서 자체 개발한 대출심사 최적화 모델로 연체율을 유지하면서도 대출 취급액을 14%나 늘리는 성과를 거뒀죠." 현대캐피탈에서 리스크모델링팀을 이끌고 있는 김우영 팀장(사진)은 지난 달 인공지능 학술단체인 국제인공지능학회(AAAI)에서 이같은 내용을 담은 '대출심사 최적화 모델' 논문으로 '혁신적 인공지능 응용상'을 수상했다. 21일 서울 중구 현대캐피탈 본사에서 만난 김 팀장은 "그동안 '혁신적 인공지능 응용상'은 알리바바, IBM 같은 글로벌 빅테크 기업의 전유물로만 여겨져 왔다"며 "학회에서도 금융사가 논문을 제출했다는 사실에 굉장히 놀라워했다"고 전했다. 김 팀장은 "심사위원들이 가장 점수를 많이 준 부분이 실제 효용 가치"라며 "이번에 수상한 대출심사 최적화 모델의 경우 기존에 대출이 불가능했던 고객들에게 대출을 해주면서도 연체율은 오르지 않았다는 점이 핵심"이라고 말했다. 그는 "신용등급 평가는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 적용한 AI 솔루션을 활용하면서 더욱 정교한 수준으로 진화해 왔지만, 최종 단계에서는 결국 신용등급에 기반해 소득 수준, 자산 현황 등의 정보를 담당자가 분석해 대출 승인 여부를 결정해 왔다"고 전했다. 김 팀장은 "현대캐피탈은 이러한 한계를 넘기 위해 기존 대출 고객 중 6개월 또는 12개월 이후 시점마다 연체가 발생한 모든 고객의 경우의 수를 학습시켜 연체율을 유지하면서 최대한 많은 고객에게 대출을 제공할 수 있는 최적화된 조건을 산출했다"면서 "이 과정에서 가장 좋은 결과값을 도출하기 위해 의사결정의 단계마다 최선의 답을 선택해 나가는 이른바 '탐욕적 탐색 알고리즘'을 적용했다"고 말했다. 그 결과 대출심사 전략 자체를 사람이 아닌, 시스템이 자동으로 수립할 수 있는 '대출심사 최적화 모델'을 개발했다. '대출심사 최적화 모델'을 모든 금융상품 대출 심사에 적용하면서 직원들은 다른 업무에 더 시간을 쓸 수 있는 여유도 생겼다. 대출심사에 있어 이같은 혁신이 가능할 수 있었던 것은 신용평가사에서 제공하는 상용화된 툴을 쓰는 기존 금융사와 달리 현대캐피탈은 자체적으로 공급하고 있기 때문이다. padet80@fnnews.com 박신영 기자

[파이낸셜뉴스]   "현대캐피탈에서 자체 개발한 대출심사 최적화 모델로 연체율을 유지하면서도 대출 취급액을 14%나 늘리는 성과를 거뒀죠." 현대캐피탈에서 리스크모델링팀을 이끌고 있는 김우영 팀장( 사진)은 지난 달 인공지능 학술단체인 국제인공지능학회(AAAI)에서 이같은 내용을 담은 '대출심사 최적화 모델' 논문으로 '혁신적 인공지능 응용상'을 수상했다.  21일 서울 중구 현대캐피탈 본사에서 만난 김 팀장은 "그동안 '혁신적 인공지능 응용상'은 알리바바, IBM 같은 글로벌 빅테크 기업의 전유물로만 여겨져 왔다"며 "학회에서도 금융사가 논문을 제출했다는 사실에 굉장히 놀라워했다"고 전했다.   김 팀장은 "심사위원들이 가장 점수를 많이 준 부분이 실제 효용 가치"라며 "이번에 수상한 대출심사 최적화 모델의 경우 기존에 대출이 불가능했던 고객들에게 대출을 해주면서도 연체율은 오르지 않았다는 점이 핵심"이라고 말했다. 그는 "신용등급 평가는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 적용한 AI 솔루션을 활용하면서 더욱 정교한 수준으로 진화해 왔지만, 최종 단계에서는 결국 신용등급에 기반해 소득 수준, 자산 현황 등의 정보를 담당자가 분석해 대출 승인 여부를 결정해 왔다"고 전했다.  김 팀장은 "현대캐피탈은 이러한 한계를 넘기 위해 기존 대출 고객 중 6개월 또는 12개월 이후 시점마다 연체가 발생한 모든 고객의 경우의 수를 학습시켜 연체율을 유지하면서 최대한 많은 고객에게 대출을 제공할 수 있는 최적화된 조건을 산출했다"면서 "이 과정에서 가장 좋은 결과값을 도출하기 위해 의사결정의 단계마다 최선의 답을 선택해 나가는 이른바 '탐욕적 탐색 알고리즘'을 적용했다"고 말했다. 그 결과 대출심사 전략 자체를 사람이 아닌, 시스템이 자동으로 수립할 수 있는 '대출심사 최적화 모델'을 개발했다. '대출심사 최적화 모델'을 모든 금융상품 대출 심사에 적용하면서 직원들은 다른 업무에 더 시간을 쓸 수 있는 여유도 생겼다.  대출심사에 있어 이같은 혁신이 가능할 수 있었던 것은 신용평가사에서 제공하는 상용화된 툴을 쓰는 기존 금융사와 달리 현대캐피탈은 자체적으로 공급하고 있기 때문이다. 김 팀장은 "상용화된 툴의 경우 최신 기술을 바로 반영하는데 시차가 있어 우리는 빅테크들의 오픈된 소스를 활용해 계속 업데이트를 한다"고 말했다. 그는 "이를 위해 일주일에 논문을 적어도 하나 이상은 읽어야 하는 부담이 있다"면서도 "내년에도 AI관련 논문을 제출하기 위해 준비 중인 주제가 있다"고 의욕을 보였다.  padet80@fnnews.com 박신영 기자

[파이낸셜뉴스] 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇및기계전자공학과 박상현 교수팀이 미국 스탠퍼드 대학팀과 협력해 공장라인에서 불량제품을 감지할 수 있는 '논리적 이상 감지' 기술을 개발했다. 지금까지 나왔던 인공지능이 적용된 논리적 이상 감지 모델이 90%를 넘지 못하는 성능을 보인 반면 연구진의 기술은 98%를 넘어섰다. AI를 활용한 이 기술은 산업용 영상에서 발생하는 논리적 이상을 정확하게 감지해 스마트 팩토리의 불량 검출 성능을 크게 향상시킬 것으로 보인다. 14일 DGIST에 따르면, 연구진은 각각의 부품을 정확하게 영역화하는 모델을 먼저 학습하고 이를 이용해 이상감지를 수행하는 모델을 만들었다. 논리적 이상은 카메라로 촬영된 영상 안의 구성요소 개수와 배열 또는 구성과 같은 기본 논리 제약을 위반하는 데이터를 말한다. 영상 내 일부분만 검사하면 비교적 쉽게 검출 가능한 구조적 이상과 달리 논리적 이상은 영상 전체의 다양한 구성요소를 구분할 수 있어야 한다. 기존 AI 모델은 논리적 이상 감지에서 AUROC 점수가 평균 90%를 넘기지 못하고 저조했다. AUROC는 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 평가하는 도구로, 성능이 우수할수록 100%에 가까워진다. 일반적으로는 영역화 모델을 학습하기 위해 픽셀 단위의 레이블 작업이 필요하다. 이로 인해 발생하는 막대한 노동력 문제를 해결하기 위해 소수의 정답지를 활용하는 퓨삿 영역화 기법을 함께 제안했다. 모델 학습에 사용된 영상들은 동일한 방식으로 조합되어 있어, 각 영상은 다르지만 부품 개수나 픽셀 수가 유사하기 때문에 히스토그램을 활용한 목적함수를 최소화해 영역화 모델을 효과적으로 학습했다. 이를통해 기존 퓨샷 영역화 기법들보다 정확성이 우수했다. 또, 영상의 영역화 정보를 활용해 논리적 이상감지와 구조적 이상감지를 동시에 수행하는 모델을 만들었다. 총 3개의 메모리 뱅크를 활용해 테스트 영상과 비교하며 이상감지 점수를 효과적으로 계산하는 방법을 사용했다. 그결과, 기존의 기법이 논리적 이상감지에서 평균 90% 이하의 성능을 기록한 것에 반해 제안한 기법은 평균 98%의 성능을 기록했다. 박상현 교수는 "이번에 논리적 이상감지 성능을 향상시켜 스마트 팩토리에서의 불량검출에 사용되는 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것"이라고 말했다. 한편, 연구진이 이번에 개발한 기술은 그 우수성을 인정받아 AI분야 최상위 학회인 'AAAI'에 발표됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

'인공지능(AI)의 대부'로 불려온 제프리 힌튼이 지난주 구글을 퇴사한 것이 확인됐다. 그는 AI의 위험성을 알리기 위해 구글을 떠나기로 결심했다고 밝혔다. 1일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT)와 CNBC 등 외신은 힌튼이 구글에 10년 넘게 몸담았으며 AI의 권위자이나 지금은 자신의 성과를 후회하고 있다며 사표를 썼다고 보도했다. 힌튼은 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)와 전화로 사직을 논의한 것으로 알려졌다. 힌튼 박사는 캐나다 토론토대 컴퓨터과학 교수 재직시절 창업한 AI업체 'DNN리서치'가 지난 2013년 구글에 인수된 이후 구글 소속으로 연구 활동을 계속해왔다. 그는 인공지능의 위험이 오는데 30~50년, 그 이상을 예상했으나 크게 단축됐다고 지적했다. AI 개발로 인한 우려로 AI가 일자리를 빼앗고 가짜 사진이나 동영상, 문서가 확산돼 일반인들을 현혹시키는 것을 대표적인 위험으로 언급했다. 지난 3월 오픈AI가 새로운 버전의 챗GPT를 공개하자 이 분야 전문가 1000여명은 AI 기술이 사회와 인류에 위험을 주고 있다며 6개월간 개발 중단을 촉구하는 공동성명을 내놓기도 했다. 또 그로부터 19일 뒤 전미인공지능협회(AAAI)도 AI의 위험성을 알리는 서한을 내놨다. 그러나 힌튼은 자신이 몸담던 구글이나 과거 재직했던 기업들을 공개적을 비난하고 싶지 않다며 서명을 하지 않았다. 영국 태생인 힌튼은 신경망의 권위자로 대부분 이 분야에서 연구활동을 해왔다. 1980년대에 미국 카네기멜론대의 컴퓨터 과학 교수로 재학 중 미국 국방부에서 제공하는 AI 연구비를 받기를 기피하면서 캐나다로 자리를 옮겼다. 지난 2012년 캐나다 토론토대에 재임하던 당시 학생 2명과 함께 사진을 분석하고 꽃이나 개, 자동차 같은 물체를 식별할 수 있는 신경망을 구축했다. 구글은 4400만달러에 힌튼과 토론토대 학생 2명이 창업한 스타트업을 인수했으며 챗GPT와 구글 바드 같은 기술을 개발하는데 기여했다. 이들 3명은 신경망 연구 공로로 '컴퓨터의 노벨상'으로 불리는 투링상을 수상하기도 했다. 힌튼은 AI가 전쟁에도 투입될 수 있는 '로봇 전사' 기술에 사용되는 것을 강력히 반대해왔다. 그는 AI 기술이 갈수록 위험해지고 있다며 "5년전과 현재를 비교해보면 무섭기만 하다"고 말했다. 그는 지난해까지만 해도 구글이 AI 기술의 올바른 인도자로 위험을 유발할 수 있는 것을 공개하지 않았으나 마이크로소프트가 검색엔진 빙을 보조할 수 있는 챗봇을 내놓으면서 구글도 같은 기술을 추구하고 있다고 했다. 이로 인해 구글과 마이크로소프트가 경쟁이 붙었다며 앞으로 제동을 걸기 힘들 것이라고 힌튼은 비관했다. 윤재준 기자

[파이낸셜뉴스]  ‘인공지능(AI)의 대부’로 불려온 제프리 힌튼이 지난주 구글을 퇴사한 것이 확인됐다. 그는 AI의 위험성을 알리기 위해 구글을 떠나기로 결심했다고 밝혔다.  1일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT)과 CNBC 등 외신은 힌튼이 구글에 10년 넘게 몸담았으며 AI의 권위자이나 지금은 자신의 성과를 후회하고 있다며 사표를 썼다고 보도했다.  힌튼은 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)와 전화로 사직을 논의한 것으로 알려졌다.  힌튼 박사는 캐나다 토론토대 컴퓨터과학 교수 재직시절 창업한 AI업체 'DNN리서치'가 지난 2013년 구글에 인수된 이후 구글 소속으로 연구 활동을 계속해왔다. 그는 인공지능의 위험이 오는데 30~50년, 그 이상을 예상했으나 크게 단축됐다고 지적했다.  AI 개발로 인한 우려로 AI가 일자리를 빼앗고 가짜 사진이나 동영상, 문서가 확산돼 일반인들을 현혹시키는 것을 대표적인 위험으로 언급했다.  힌튼은 CNBC에 보낸 성명에서 “우리가 개발 중인 디지털 지능은 생물학적 지능과는 크게 다르다”고 강조했다.  지난 3월 오픈AI가 새로운 버전의 챗GPT를 공개하자 이 분야 전문가 1000여명은 AI 기술이 사회와 인류에 위험을 주고 있다며 6개월간 개발 중단을 촉구하는 공동성명을 내놓기도 했다. 또 그로부터 19일 뒤 전미인공지능협회(AAAI)도 AI의 위험성을 알리는 서한을 내놨다.  그러나 힌튼은 자신이 몸담던 구글이나 과거 재직했던 기업들을 공개적을 비난하고 싶지 않다며 서명을 하지 않았다.  영국 태생인 힌튼은 신경망의 권위자로 대부분 이 분야에서 연구활동을 해왔다.  1980년대에 미국 카네기멜론대의 컴퓨터 과학 교수로 재학 중 미국 국방부에서 제공하는 AI 연구비를 받기를 기피하면서 캐나다로 자리를 옮겼다.  지난 2012년 캐나다 토론토대에 재임하던 당시 학생 2명과 함께 사진과 꽃이나 개, 자동차 같은 물체를 식별할 수 있는 신경망을 구축했다.  구글은 4400만달러에 힌튼과 토론토대 학생 2명이 창업한 스타트업을 인수했으며 챗GPT와 구글 바드 같은 기술을 개발하는데 기여했다.  이들 3명은 신경망 연구 공로로 ‘컴퓨터의 노벨상’으로 불리는 투링상을 수상하기도 했다.  힌튼은 AI가 전쟁에도 투입될 수 있는 ‘로봇 전사’ 기술에 사용되는 것을 강력히 반대해왔다. 그는 AI 기술이 갈수록 위험해지고 있다며 “5년전과 현재를 비교해보면 무섭기만 하다”고 말했다.  그는 지난해까지만 해도 구글이 AI 기술의 올바른 인도자로 위험을 유발할 수 있는 것을 공개하지 않았으나 마이크로소프트가 검색엔진 빙을 보조할 수 있는 챗봇을 내놓으면서 구글도 같은 기술을 추구하고 있다고 했다.  이로 인해 구글과 마이크로소프트가 경쟁이 붙었다며 앞으로 제동을 걸기 힘들 것이라고 힌튼은 비관했다. jjyoon@fnnews.com 윤재준 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 인공지능(AI) 기업 업스테이지가 AI 반도체 전문 스타트업 '퓨리오사AI(퓨리오사)'와 손을 맞잡았다. 국내 기업들의 AI 전환을 위한 생태계를 확장하기 위해서다. 업스테이는 지난 27일 서울 강남구에 위치한 퓨리오사 본사에서 AI 생태계 확장을 위한 공동 개발 및 영업 협약을 체결했다고 30일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 계기로 업스테이의 AI팩을 퓨리오사의 AI 반도체 '워보이(Warboy)'와 최적화해 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 결합한 솔루션을 공동 개발할 계획이다. 퓨리오사는 AI 반도체 팹리스(설계) 전문 스타트업이다. 최근 컴퓨터 비전용 고성능 AI 반도체 워보이를 출시, 세계적인 수준의 기술력을 인정받았다는 설명이다. 업스테이지는 다양한 고객 협업과 성과로 입증된 AI 기술 리더십을 기반으로 최신 AI 기술을 다양한 업종에 손쉽게 적용할 수 있는 AI팩을 개발하고 있다. AAAI, ACL, EMNLP 등 국제 AI 학회에서 복수의 우수논문 발표를 이뤄낸 바 있다. 이번 협력은 업스테이지가 국내 AI 반도체 산업과 맺는 첫 파트너십이다. 업스테이지는 향후 단계적으로 퓨리오사와 추진 범위를 확장, AI팩과 특화된 AI칩 활용 방안을 다방면으로 모색할 예정이다. 이를 통해 AI 전환을 추진하는 기업들이 보다 쉽게 AI 기술을 도입할 수 있도록 지원, AI 생태계를 넓히고 영향력을 높일 계획이다. 업스테이지는 퓨리오사의 1세대 칩 워보이를 비롯해 현재 개발 중인 차세대 칩에도 AI팩을 최적화, 광학문자판독(OCR)기술 관련 통합 솔루션을 공동 개발하기로 했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "국내 대표 AI 기업인 업스테이지와 퓨리오사의 협력으로 AI 도입을 원하는 기업들은 자체 학습하는 AI SW와 성능이 우수한 HW를 보다 쉽게, 저렴한 가격으로 만날 수 있게 됐다"며 "이번 협력을 기반으로 양사의 발전은 물론, 국내 AI 생태계 저변 확대의 계기를 만들 것"이라고 전했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "양사가 협력해 개발하는 AI 애플리케이션(앱)과 컴퓨팅이 결합된 토탈 솔루션이 엔터프라이즈의 AI 도입을 가속하고, 이를 통해 국내와 글로벌 시장에서 혁신적인 비즈니스 모델을 양사가 함께 개척해 나갈 것으로 크게 기대한다"고 했다. jhyuk@fnnews.com 김준혁 기자

[파이낸셜뉴스] 엔씨소프트(엔씨)는 고려대학교 임희석 교수 연구팀과 공동연구를 통해 구축한 인공지능(AI) 대화 데이터 ‘FoCus Dataset(For Customized conversation dataset)’을 공개했다고 14일 밝혔다. FoCus Dataset은 사용자 개인 페르소나와 외부지식을 모두 활용하는 AI 대화 데이터셋이다. 약 8000여 개 광범위한 주제를 다룬 1만 5000개 이상 대화로 구성되어 있다. FoCus Dataset을 적용한 AI는 대화하고 있는 사용자 경험, 선호, 소유, 흥미 등을 파악하는 한편, ‘위키피디아’에서 이야기 주제에 대한 최신지식을 실시간 습득해 자연스러운 대화를 할 수 있다. FoCus Dataset은 초거대 언어 모델을 사용하지 않고도 같은 성능 대화 기술 구현이 가능한 것이 특징이다. 현재 일반적인 대용량 언어모델은 학습과 추론에 많은 비용이 소요됨에도 불구하고, 실시간 지식과 개인 경험을 반영하는데 한계를 나타내고 있다는 게 엔씨 지적이다. 이에 공동연구팀은 지난 2월 세계 최고권위 AI 학회 ‘AAAI 2022’에서 해당 연구 논문을 게재 및 발표했다. 오는 10월에는 세계 전산언어학회 ‘COLING 2022’에서 데이터 활용 경진대회를 비롯한 연구 성과를 공유하는 워크샵을 고려대와 공동 개최한다. 엔씨 이연수 랭귀지 AI 랩(Language AI Lab) 실장은 “최근 자연어처리(NLP) 학계는 비용 및 환경 문제로 초거대 언어모델 기반 대화 기술에 필적할 수 있는 새로운 대화 기술이 제안되고 있다”면서 “이러한 연구 방향에 공감하는 차원에서 이번 데이터 공개를 결정했으며, 글로벌 연구 커뮤니티에서 활발한 논의와 기술 개발이 이루어지기를 기대한다”고 전했다. elikim@fnnews.com 김미희 기자

[파이낸셜뉴스] 한양대 로봇공학과 이영문 교수팀이 실시간으로 사람이나 사람의 포즈를 인식·분석하는 인공지능(AI) 기술 '포즈플러스섹(PosePlusSeg)'을 개발했다. 포즈플러스섹은 AI가 사람을 인식함과 동시에 개별 행동을 추정하는 기술이다. 연구진은 이 기술이 페이스북의 사물인식 알고리즘 'Mask R-CNN'의 처리속도(5 fps)보다 5배 이상(28fps) 빠르다고 설명했다. 이를 통해 AI가 실시간으로 인식하고 분석할 수 있게 만들었다. 이영문 교수는 "이 기술이 모션캡쳐나 AI가 여러 사람을 동시에 인식하고 개인별 맞춤 서비스를 제공하는 어플리케이션 등 다양한 AI 영역에서 활용될 것"이라고 말했다. AI가 사람의 행동을 파악하고 상황에 맞는 결정을 내리기 위해서는 사람을 정확히 인식하고 사람의 행동을 파악해야 한다. 하지만 기존 기술로는 사람의 포즈에 따라 인식률이 달라진다. 또 사람이 많아질 경우 연산량이 늘어나 분석 속도가 느려진다. 연구진은 이 문제를 해결하고자 사람을 먼저 찾고 신체부위를 찾아 포즈를 추정하는 기존 하향식(top-down) 방식 대신, 신체부위를 먼저 찾고 포즈를 추정하는 상향식(bottom-up) 방법을 사용했다. 연구진에 따르면, 포즈플러스섹의 핵심은 성능을 전반적으로 향상시키는 학습 패러다임을 통해 연산량 증가 없이 사람을 인식하고 포즈 추정한다. 또 이미지에서 물체가 어디에 위치하는지를 설명하는 기존 바운딩박스(bounding box) 방식의 개체 인식이 아닌 픽셀 방식으로 객체를 인식하고 포즈추정 모델을 동시에 학습하는 점도 특징이다. 이 기술은 독창성과 우수성을 인정받아 2월 22일부터 3월 1일까지 열리는 세계적인 AI 컨퍼런스 'AAAI'에서 발표될 예정이다. 한편 이번 연구는 인공지능융합센터, 한국연구재단, 정보통신기획평가원의 지원을 받아 진행됐다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

LG가 초거대 인공지능(AI) '엑사원(EXAONE)'을 공개했다. LG는 주요 계열사와 산업 전 분야에 상위 1% 전문가의 실력을 지닌 초거대 AI를 적극 활용할 계획이다. 초거대 AI란 대용량의 연산이 가능한 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 스스로 학습해 인간처럼 사고·학습·판단할 수 있는 AI를 말한다. ■학습하는 AI, 상위 1% 전문가 수준 LG AI연구원은 14일 설립 1주년을 맞아 온라인으로 진행한 'LG AI 토크 콘서트'에서 EXAONE을 공개하고, 주요 연구 성과와 향후 계획을 발표했다. EXAONE은 'EXpert Ai for everyONE'의 축약어로 인간을 위한 전문가 AI를 의미한다. 'EX'는 전문가라는 뜻 외에 10의 18승 즉, 100경(京)을 뜻하는 접두어 'EXA'의 의미도 갖고 있다. 인류가 지금까지 사용한 모든 단어를 데이터로 저장한다고 가정할 때 그 양이 5엑사바이트(Exabyte)일 만큼 매우 큰 단위이며, 초거대 AI의 규모를 가늠하기에 적합한 단어라는 설명이다. EXAONE은 국내 최대인 약 3000억개의 파라미터(인공 신경망)를 보유하고 있다. 언어뿐 아니라 이미지와 영상에 이르기까지 인간의 의사 소통과 관련된 다양한 정보를 습득하고 다룰 수 있는 멀티 모달리티(Multi-Modality) 능력을 갖췄다. 연구원은 자체 개발한 알고리즘을 통해 언어를 이미지로, 이미지를 언어로 변환하는 기술을 구현했고 품질 역시 글로벌 최고 수준의 성능을 의미하는 SOTA(State-of-the-art)를 달성했다. 향후 멀티 모달 AI 기술이 고도화되면 AI가 데이터를 습득해 이해하는 수준을 넘어 추론하고, 시각과 청각 등 다양한 감각 영역을 넘나드는 창조적 생성을 할 수 있다. 예를 들어 기존 AI는 텍스트를 분석해 이미지를 찾는 수준이었다면, EXAONE은 "호박 모양의 모자를 만들어 줘"라고 말하면, 학습된 정보를 기반으로 스스로 판단해 호박 모양의 모자 이미지를 새롭게 만들어 내는 것이다. EXAONE은 말뭉치 6000억개 및 언어와 이미지가 결합된 고해상도 이미지 2억5000만장 이상을 학습했다. LG 관계자는 "EXAONE은 LG전자, LG화학, LG유플러스, LG CNS 등 LG 계열사들이 보유하고 있는 전문 데이터를 포함해 논문, 특허 등의 정제된 말뭉치들을 학습해 다양한 산업 분야에서 전문가로 활약할 수 있는 가능성을 높여 가고 있다"며 "기존의 초거대 AI와 달리 EXAONE은 원어민 수준으로 한국어와 영어를 이해하고 구사하는 이중 언어 AI라는 점도 차별화 포인트"라고 설명했다. ■'AI 동맹'으로 생태계 확장 연구원은 EXAONE을 제조, 연구, 교육, 금융 등 사실상 모든 분야에서 '상위 1% 수준의 전문가 AI'로 활약할 수 있도록 만들 예정이다. 연구원은 초거대 AI 생태계 조성을 위해 LG 계열사 협업을 통한 실증→글로벌 AI 연합 결성을 통한 활용 영역 확대→초거대 AI 대중화를 통한 상생 환경 구축 등 3단계 계획도 발표했다. LG 계열사는 감정을 이해하며 인간처럼 고객과 대화하는 챗봇 고도화, 화학 분야 문헌 약 2000만건에 대한 분석과 학습을 통한 신소재·신물질 발굴 등에 EXAONE을 적용 중이다. 또 글로벌 파트너사와 연합을 결성할 때 가장 중요한 보안 문제를 해결하기 위해 'EXAONE-튜닝'이라는 알고리즘도 자체 개발했다. 연구 분야에서는 '최적 경로 강화 학습' '작곡하는 AI' 등 올해에만 18건의 논문이 AAAI, CVPR, ICLR, NeurlPS 등 세계 최고 권위의 AI 학회에서 채택되는 성과를 거뒀다. 배경훈 연구원장은 "캐나다 토론토대, 미국 미시건대, 서울대, 카이스트 등 국내외 주요 대학 및 석학들과 연구개발 연계 체계를 더욱 강화하고, 향후 응용프로그램 인터페이스(API) 공개와 외부 파트너십을 통해 집단 지성으로 글로벌 초거대 AI 생태계를 만드는 데 기여할 것"이라고 말했다. km@fnnews.com 김경민 기자