[아이티비즈 김건우 기자] 네이버가 글로벌 컴퓨터비전학회 ICCV에서 두 자리 수의 논문을 발표하며 AI 리더십을 또 한번 입증했다.
올해로 18회를 맞는 국제컴퓨터비전학회(ICCV; International Conference on Computer Vision)는 CVPR, ECCV과 함께 컴퓨터 비전 분야의 최고 학회로 꼽힌다. ICCV 2021은 지난 11일부터 17일까지 온라인으로 진행됐다.
네이버는 이번 학회에서 네이버랩스유럽, 라인과 함께 총 13개 논문을 정규 세션에 발표했으며, 그 중 한 논문은 상위 약 3%의 연구에만 주어지는 구두(Oral) 세션 발표 기회를 얻는 성과를 거뒀다. 네이버는 2017년부터 ICCV에 참가해왔으며, AI에 대한 투자를 강화하면서 채택 논문 수도 매년 증가하고 있다.
특히, 네이버는 이번 학회에서 중장기적으로 의미 있는 선행연구뿐 아니라, 실제 서비스에 적용 가능한 논문을 다수 발표했다. 대표적으로, ‘Multiple Heads are Better than One: Few-shot Font Generation with Multiple Localized Experts’(박송, 전상혁, 차준범, 이바도, 심현정)는 기존보다 훨씬 적은 양의 손글씨 데이터로도 글꼴을 효율적으로 생성할 수 있는 기술을 제안한다. 네이버 클로바는 지난 2019년 사용자 손글씨를 AI 기술을 통해 글꼴로 만든 ‘나눔손글씨’ 109종을 선보이는 등, 관련 AI 기술을 실제 서비스에도 활발히 접목하고 있다.
또한, ‘Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers’(허병호, 윤상두, 한동윤, 전상혁, 최준석, 오성준)은 이미지 인식에서 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 능가하는 것으로 최근 각광받는 비전 트랜스포머를 더욱 효율적으로 모델링하는 기법을 제시한다. 제한된 데이터로도 높은 정확도를 보여, 이미지 인식이 적용되는 다양한 네이버 서비스를 고도화하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번에 네이버가 발표한 연구의 주제도 굉장히 다양하다. ‘신뢰 가능한 AI’에 대해 다룬 ‘Keep CALM and Improve Visual Feature Attribution’(김재명, 최준석, Zeynep Akata, 오성준)은 이미지 인식 결과의 해석에 널리 활용되는 CAM(Class Activation Mapping)의 편향성을 개선할 수 있는 해석 기법을 연구했다. 이는 독일 튀빙겐대학교와 공동 진행한 연구의 결과물로, 네이버는 지난 7월 튀빙겐대학교와 안전하고 신뢰 가능한 AI 연구 개발을 위해 협력하겠다고 선언한 바 있다.
네이버 클로바 AI랩을 이끄는 하정우 책임리더는 "AI는 이제 연구를 넘어 사람들의 생활 속에서 새로운 가치를 만들어 내는 기술로 진화하고 있다"면서, "네이버는 AI 이론부터 실제 서비스에 적용될 수 있는 연구까지 광범위한 AI 기술 투자를 진행해왔으며, 지속적으로 그 성과를 거두고 있다”고 말했다.
