네이버 검색, 미국으로 R&D 조직 확대…‘글로벌 리서치’ 기능 강화
네이버 검색, 미국으로 R&D 조직 확대…‘글로벌 리서치’ 기능 강화
  • 김건우 기자
  • 승인 2021.05.07 13:57
  • 댓글 0
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‘2021 네이버 검색 콜로키움’ 온라인 개최
작년 글로벌 유수 학회에 논문 발표 40건, 5년새 11배 이상↑
네이버는 7일 ‘2021 네이버 검색 콜로키움’을 온라인으로 개최했다.
네이버는 7일 ‘2021 네이버 검색 콜로키움’을 온라인으로 개최했다.

[아이티비즈 김건우 기자] 네이버 연구진들이 학계와의 연구협력 현황을 공유하며 기술을 발전시켜 나가는 교류의 장 ‘네이버 검색 콜로키움’에 600명 정원의 2배인 1,200여명 이상이 사전 참가 신청을 하며 호응을 얻었다.

네이버(대표 한성숙)는 7일 국내외 검색 및 AI 관련 연구자에게 기술 트렌드 및 노하우를 소개하는 ‘2021 네이버 검색 콜로키움 Global Re:Search’를 온라인으로 개최했다고 밝혔다.

이번 행사는 일본, 프랑스, 미국, 영국, 독일 등 세계 각국에서 관련분야 전문가와 학부·대학원생 등이 참여하며 관심을 끌었다. 특히 의료, 자율주행, 교육, 패션 등 다양한 분야에서도 참가 신청해 검색 및 AI의 활용 분야가 사회 전반에 걸쳐 활용되고 있는 것으로 나타났다.

이 날 행사에서는 네이버 서치 CIC의 강인호 책임리더가 키노트를 통해 연구개발 성과 및 글로벌 연구 네트워크 강화 계획 등에 대해 발표했다.

강인호 책임리더는 네이버 검색이 글로벌 유수의 학회에서 인정받고 있는 학술적 성과를 소개했다. 음향 음성 신호처리 분야의 세계 최대 규모 학회인 ‘ICASSP 2021’에서 논문 14편이 채택되었고, 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야 학회인 ‘CVPR 2020’에서는 7편이, 자연어처리 분야 학회인 ACL과 EMNLP에서는 지난 해 6개의 논문이 채택되었다고 밝혔다. 특히 지난 해 글로벌 탑티어 수준의 학회에서 40여편 이상의 논문을 발표할 만큼 검색 및 AI 연구 역량을 인정받고 있다고 덧붙였다.

네이버가 연구한 AI 기반 기술들은 추천 및 검색 서비스 등에 적용돼 상용화되고 있다. 현재 AI 기술 기반의 상품 추천시스템 '에이아이템즈(AiTEMS)', 장소 추천시스템  '에어스페이스(AiRSPACE)', 콘텐츠  추천시스템 'AiRS(에어스)'등으로 개인화된 검색 결과를 제공한다. 또, 네이버는 AI 기반의 음성, 시각엔진을 적용한 새로운 검색도구로 사용자에게 차별화된 검색 경험을 제공하고 있다. 강 책임리더는 “AI 검색도구의 경우, 지속적인 사용성 개선을 통해 올 1월 대비, 4월 이용량이 24% 이상 증가했다”며, AI 기반 검색 도구들의 미래 성장 가능성에 대한 기대감을 드러냈다.

이어 강 책임리더는 “네이버는 BERT로 대표되는 딥러닝 모델과 대용량 생성 언어모델 GPT3를 검색 서비스 전 분야에 적용하면서 한국어 외에 다양한 언어에서의 의미 기반의 이해를 통해 성능 향상을 경험하면서, 네이버의 기술과 노하우가 글로벌 시장에서도 충분히 통할 것이라 생각한다”고 말하며, 네이버 검색의 글로벌 연구개발 강화 계획을 밝혔다.

강 책임리더는 네이버가 2019년 조성한 기술연구 네트워크인 ‘글로벌 AI 연구벨트’가 세계 각국 연구자들과 협력을 이어오고 있다고 강조했다. 이에 네이버는 한국-일본-프랑스-베트남을 중심으로 이루어진 기술연구 네트워크를 지속 확대해 가며, 미래 기술 연구에 박차를 가할 계획이다.

김진영 책임리더는 이날 행사에서 “네이버의 다양한 검색 및 추천 서비스에 데이터 사이언스 각 분야의 최신 연구 사례를 적용하고, 이를 바탕으로 서비스 개선 및 성과를 내고자 한다”며 “네이버가 글로벌 서비스로서 자리매김하려는 시기에 국내외 유능한 인재가 함께 하기를 기대한다”고 말했다.

또, 이 날 발표 세션에서는 검색 및 AI 기술 분야에서 가장 주목받는 6개 분야(Vision, Language AI, Learning to Rank, User Modeling, eCommerce, Platform)별로 각 4개씩, 총 24개의 발표가 이어졌다. 특히 연합학습, BERT, GPT3 등 AI 기술들을 네이버의 실제 서비스에 적용해 상용화하는 과정에서 얻은 노하우와 시행착오 등을 소개하며 참가자들의 관심을 끌었다.


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