하이퍼커넥트, 롱테일 이미지 분류 성과 CVPR 2021에서 발표한다

(사진제공=하이퍼커넥트)

하이퍼커넥트가 글로벌 딥러닝 분야 컨퍼런스 ‘CVPR 2021’에서 이미지 분류 관련 연구 성과를 발표한다고 16일 밝혔다.

하이퍼커넥트는 ‘이미지 분류에서 클래스가 불균형할 때 학습 데이터의 클래스 분포에 대한 사전 정보를 제거해 해결하는 방법’(Disentangling Label Distribution for Long-tailed Visual Recognition)이라는 논문을 통해 관련 연구 성과를 발표한다.

‘CVPR’(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)은 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. 올해 ‘CVPR 2021’은 6월 19일부터 25일까지 온라인으로 개최된다.

하이퍼커넥트는 이번 발표를 통해 ‘롱테일 이미지 분류’ 문제 해결에 대해 다룬다. 연구에서는 흔히 간과되지만, 실제 서비스 적용 시 중요한 요소로 꼽힌다.

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 기술이다. 하이퍼커넥트가 발표하는 이번 연구는 정량적 성과 평가 기준(benchmark data set)에서 두드러진 성능을 보였다.

하성주 하이퍼커넥트 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 기술 진일보에 기여 할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.

하이퍼커넥트는 설립부터 글로벌 시장을 목표로 혁신기술에 회사의 역량을 집중해 왔다. 가볍고 빠른 ‘온디바이스 AI(On-device AI)’를 개발하는 데 집중, 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 준우승을 차지하기도 했다.

음성 언어 처리 분야에서도 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 자사의 기술을 더욱 건강한 플랫폼을 만드는 데도 적극 활용하고 있다. 최근에는 최대 0.006초 이내에 사전 차단 및 필터링할 수 있는 단계로까지 딥러닝 기반의 온디바이스 AI 모니터링 시스템을 향상, 이용자 보호를 한층 강화하기도 했다.