네이버, 딥러닝 컨퍼런스 ‘ICLR 2019’서 연구 성과 공개

정규 세션 및 워크샵 통해 4개의 연구논문 발표

AI　전문 인력 유치 노력

네이버가 미국 뉴올리언스에서 진행된 딥러닝 컨퍼런스 ICLR에 참석했다. ⓒ 네이버

정규 세션 및 워크샵 통해 4개의 연구논문 발표
AI　전문 인력 유치 노력

네이버는 미국 뉴올리언스에서 진행되는 딥러닝 분야 세계 최고 권위의 컨퍼런스 ‘ICLR 2019’(표현 학습 국제 학회)’에서 인공지능(AI) 연구 성과를 공개했다고 13일 밝혔다. 네이버는 3년 연속으로 ICLR에 참석하게 됐다.

ICLR은 올해로 7회째를 맞는 세계 최고 수준 딥러닝 학회로, 네이버는 3년 연속으로 참서했다. 올해는 작년에 비해 제출된 논문 건 수가 1.7배 정도 증가하는 등, 세계 AI 딥러닝 연구 생태계를 이끄는 연구자들의 ICLR에 대한 관심이 더욱 높아졌음을 알 수 있었다.

현장에서 공개된 클로바(Clova)가 더욱 똑똑한 AI비서가 되는데 핵심적인 기술에 대한 2개의 논문은 가장 많은 주목을 끌었다.

먼저 DialogWAE: Multimodal Response Generation with Conditional Wasserstein Auto-Encoder (대화 반응 다양화를 위한 조건부 Wasserstein 오토인코더 모델)를 통해서는 기존 AI 스피커와의 대화 중, 대화 맥락이 끊기고 특정 문장이 반복해 나오는 문제를 해결하기 위해 대화 맥락을 이해하고 반응을 다양화 하며 새로운 대화 생성 모델을 구축하는 기술을 담았다.

Large-Scale Answerer in Questioner's Mind for Visual Dialog Question Generation (시각 대화 질의 생성을 위한 대규모 “질의자 의도 내 응답자”(AQM) 모델)은 예약, 주문, 콜센터 등에서 주로 활용되는 목적 지향형 대화에 적용 가능한 기술에 대한 논문이다. ‘근사 추론 방법’을 제안하여 실제 상황에 곧바로 적용할 수 있는 목적 지향 대화 모델을 제시했다.

이 외 신경망 기반 데이터를 기존 점의 형태에서 벗어나 불확실성을 고려한 분포 형태로 표시함으로써 데이터의 정확도와 안정성을 크게 향상시키는 기술을 담은 논문, ‘Modeling Uncertainty with Hedged Instance Embeddings(위험회피 임베딩을 통한 불확실성 모델링)’ 발표 현장 역시 주목을 받았다.

또한 디버깅 머신러닝 워크샵에서는 인공지능 모델의 안정성 관련 연구인 Where To Be Adversarial Perturbations Added? Investigating and Manipulating Pixel Robustness Using Input Gradients (효과적 적대적 공격의 위치는? 입력 미분값을 이용한 픽셀 안정성에 대한 연구: 황지성, 김영훈, 전상혁, 유재준, 김지훈, 한동윤)가 공개됐다.

전세계 주요 AI 전문가들이 모인 이번 현장에서, 네이버는 최신 AI기술 연구에 대한 성과와 이를 접목시킨 다양한 서비스를 선보여 80명이 넘는 참가자들로부터 큰 관심을 받았다.

김성훈 클로바 AI리서치 리더는 “해를 거듭하며 네이버 클로바의 인공지능 기술력에 대한 해외 학회에서의 주목도가 더욱 높아지고 있다”며 “앞으로도 소속 연구원들이 연구에 전념하고, 서비스를 통해 이용자와 맞닿을 수 있도록 지원을 계속할 것”이라 말했다.