네이버 클로바가 세계 최고 권위 머신러닝(ML, Machine Learning) 학회 'ICLR(International Conference on Learning Representations, 표현 학습 국제 학회) 2022'에서 12개 논문이 채택되는 성과를 거두며 국내를 넘어 아시아 탑 클래스의 연구 역량을 보여줬다. 네이버랩스유럽(NLE)과 네이버의 일본 관계사 라인을 포함하면 네이버는 총 17개의 논문이 채택되는 쾌거를 이루었다.
ICLR은 올해로 10회째를 맞는 ML 학회로, 인공지능(AI) 및 데이터 사이언스 분야에서 활용되는 딥러닝 핵심 기술과 관련된 전세계 첨단 연구들이 공유되는 컨퍼런스이다. 지난해부터 '구글 스칼라(Google Scholar)'가 발표하는 탑티어(top-tier) AI/ML 학회에서 1위를 차지하며 그 권위를 인정받고 있다.
네이버가 ICLR과 같은 세계적인 ML 학회에서 두 자릿수 논문 채택을 기록한 것은 올해가 처음이다. 특히 국내 기업이 최고 수준의 ML 학회에서 두 자릿수 논문을 발표하는 것은 네이버가 최초이다, 대학교를 포함한 국내 전체 연구 그룹 중에서도 ICLR에서의 두 자릿수 논문 발표는 카이스트(KAIST)에 이어 역대 두 번째이다.
네이버는 지난해 ICASSP, Interspeech, ICCV, EMNLP 등 주요 주요 음성인식합성, 컴퓨터 비전, 자연어처리 학회에서는 이미 두 자릿수 논문을 발표한 바 있어, 이번 성과를 통해 응용 AI 분야에서뿐만 아니라 AI 핵심 기반 기술 분야에서도 글로벌 최고 수준의 연구 역량을 입증했다.
특히 파라미터를 쓰지 않는 연산을 활용해 CNN(Convolutional Neural Network) 네트워크를 구축하는 새로운 설계 패러다임을 제안한 논문이 채택됐다(Learning Features with Parameter-Free Layers, 한동윤, 김범영, 유영준, 허병호). 이러한 연산 방법을 효과적으로 사용해 데이터 처리 성능을 개선할 수 있다.
또한 심층신경망(DNN, Deep Neural Network)이 배우기 용이한 방향으로 학습하는 이유에 대해 실험적으로 분석한 연구(Which Shortcut Cues Will DNNs Choose? A Study from the Parameter-Space Perspective. Luca Scimeca, 오성준, 전상혁, Michael Poli, 윤상두)와, 생김새 차이가 미세한 물체 이미지에 대해 자연스러운 합성과 정확한 군집을 동시에 수행 가능한 연구도 함께 채택됐다(Contrastive Fine-grained Class Clustering via Generative Adversarial Networks, 김윤지, 하정우).
학계에서 AI 연구를 주도하고 있는 국내 대학들과 지난해부터 본격적으로 시작한 강결합 연구 협력도 ICLR 2022에서 성과를 거두었다. 네이버는 '서울대-네이버 초대규모 AI 연구센터(SNU-NAVER Hyperscale AI Center)'의 전병곤 교수 연구실과 함께 더 효과적인 인공 신경망 설계를 자동화하는 AI 학습 기법을 제안했다(SUMNAS: Supernet with Unbiased Meta-Features for Neural Architecture Search, 하헌민, 김지훈, 박세민, 전병곤).
'카이스트-네이버 초창의적 AI 연구센터(KAIST-NAVER Hypercreative AI Center)'의 신진우 교수 연구실과 함께 연구한, 현존 비디오 생성기술의 한계를 뛰어넘는 상대적으로 긴 영상도 안정적으로 생성할 수 있는 비디오 생성 알고리즘에 대한 논문도 채택됐다(Generating Videos with Dynamics-aware Implicit Generative Adversarial Networks, 유시현, 탁지훈, 모상우, 김현수, 김준호, 하정우, 신진우).
정석근 네이버 클로바 CIC 대표는 “ICLR 2022에서 네이버가 거둔 성과는 한국 AI 기업 역사에 기록될 수 있을 정도로 '역대급' 기록”이라며 “네이버 클로바의 AI 연구 역량이 글로벌 연구자들에게 인정받은 것과 더불어 네이버가 서울대학교, 카이스트 AI대학원과 각각 수행하고 있는 국내 최초의 강결합 방식 연구 협력 성과가 빠르게 도출되고 있다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 또한 “AI의 핵심이라고 할 수 있는 기계학습 분야는 응용 AI 분야에 비해 국내 연구 성과가 두드러지지 않았는데, 네이버 클로바가 한국의 AI 연구 경쟁력 강화에도 크게 기여했다는 점에서도 고무적인 성과”라고 덧붙였다.
성현희기자 sunghh@etnews.com
