업스테이지, 렉시스 AI 추천 대회 12위…"국내기업 최고 순위"

엔비디아, 인텔 등 어깨…1위와 0.016점 차

ACM 렉시스 2022 학회 홈페이지.ⓒ업스테이지

추천분야 세계 최고 권위 학회에서 주관하는 ACM 렉시스 챌린지(RecSys Challenge)대회에서 국내 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 12위에 올랐다.

업스테이지는 2일 ACM 렉시스가 주최한 AI 추천 대회에 전체 12위로 입상, 국내 기업 중 최고의 성과를 냈다고 밝혔다. 이번에 입상한 업스테이지 팀은 지난해 캐글 쇼피 추천대회 1위 금메달과 지난 5월 캐글 H&M 대회에서 은메달을 수상한 바 있다.

ACM 렉시스 챌린지는 2007년부터 매년 개최되는 대회로 음악, SNS, 커머스 등 다양한 분야의 AI 추천 문제를 다룬다. AI 추천을 연구하는 전세계 대학뿐만 아니라 글로벌 기업들이 참여해 추천 모델을 검증해 보는데, 이전 대회 우승팀으로는 중국의 알리바바, 러시아의 얀덱스, 엔비디아 등 각국을 대표하는 빅테크 기업들이 있다.

이번 대회는 패션 개인화 AI 솔루션인 'Dressipi'의 데이터를 이용한 맞춤형 패션 추천 대회로, 전세계 고객 및 제품에 대한 데이터와 이용자의 클릭, 구매 데이터 등을 기반으로 우수한 AI 제품 추천 모델을 만드는 것을 목표로 챌린지를 진행했다. 이번 대회는 총 350여개 팀이 참여해 치열한 경쟁을 펼쳤고 지난달 학회에서 결과가 발표됐다.

대회 우승은 중국 최대 커머스 업체인 샤오망이 차지했고 업스테이지 챌린지스 팀과 추천 팀은 1위와 불과 0.016점 차로 전체 순위 12위에 입상했다. 이는 국내 기업 최고 순위로 10위권 내의 엔비디아, 인텔, 화웨이 등 글로벌 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 하는 결과다.

업스테이지 팀은 추천될 후보 아이템들을 먼저 선별하고선별된 후보에서 순위를 매기는 부스팅 방식의 모델 대신 순차 데이터 내의 관계를 추적, 맥락과 의미를 학습하는 신경망 방식인 트랜스포머 방식의 모델을 활용해 더 높은 성능을 달성하는 성과를 거뒀다고 한다.

트랜스포머 모델은 진화를 지속하는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 의미가 관계에 따라 미묘하게 달라지는 부분까지 감지하는 모델로 업스테이지 팀은 이를 이용, 페이지에서 내의 클릭 이력간의 관계를 파악하고 사용자가 구매할 만한 상품을 직접 생성해 차별화를 이뤄냈다.

AI기반의 추천기술은 유튜브, 아마존 등 콘텐츠, 쇼핑몰 등의 플랫폼에 적용되어 성과를 입증한 이후 거의 모든 곳에서 사용되고 있는 AI 핵심기술이다. 고객의 의사결정이 필요한 모든 곳에서 추천 기술은 빛을 발한다. 특히 정보와 데이터가 늘어남에 따라 추천 기술의 중요성은 점차 증가하고 있으며 인공지능 기반 기술 발전에 따라 AI를 이용한 초개인화 추천 역시 더욱 고도화 되고 있다.

김성훈 업스테이지 대표는 “추천AI 최고 권위 학회인 ACM 렉시스에서 개최한 챌린지 대회의 국내 최고 순위 입상으로 업스테이지 추천 기술이 다시 한 번 글로벌 톱 기술력을 인정 받았다”며 "검증된 업스테이지의 AI써제스트 기술로 초개인화가 필요한 모든 기업과 산업에 도움이 될 것"이라고 말했다.