KAIST 홍승훈 교수팀, ICLR서 한국인 최초 최우수논문상 수상

연구 모식도(KAIST 제공)

(대전ㆍ충남=뉴스1) 김태진 기자 = KAIST(총장 이광형)는 전산학부 홍승훈 교수 연구팀이 지난 1~5일 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회 ‘표현 학습 국제 학회 2023(ICLR 2023)’에서 한국인 최초로 최우수논문상을 수상했다고 7일 밝혔다.

ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나로, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있고 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다.

올해 최우수논문상은 전체 1574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다.

홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 돼 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례라 의미가 크다.

홍 교수팀은 KAIST 전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과정, 조성웅 석사과정과 마이크로소프트 리서치 아시아(Microsoft Research Asia)의 총 루오 박사(Chong Lou)로 구성됐다.

이들은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 획기적으로 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭(Visual Token Matching) 기법을 제안해 최우수논문상을 받았다.

픽셀 레이블링은 물체 검출, 물체 분할, 자세 추정, 깊이 추정, 3차원 복원 등 컴퓨터 비전 분야의 거의 모든 핵심 문제를 광범위하게 아우르는 개념이다.

최근 10년간 신경망 기반의 기계학습 방법론이 적용되며 픽셀 레이블링의 다양한 세부 문제에서 괄목할만한 진전이 됐으나, 이러한 방법들은 수십만 개 이상의 방대한 학습 데이터를 요구하는 한계가 있었다.

이에 홍 교수팀은 모든 종류의 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십 개 이내의 적은 데이터로도 학습·추론이 가능한 범용적인 퓨샷 학습 기법을 개발했고, 수많은 픽셀 레이블링 문제에서 기존 방법 대비 0.01% 이내의 데이터로도 비슷하거나 우수한 성능을 낼 수 있음을 입증했다.

홍 교수는 이번 연구를 통해 의료 영상과 같이 학습 데이터 수집이 병목이 되는 다양한 도메인에서 컴퓨터 비전 기술을 적용하는데 돌파구가 되기를 기대한다고 평가했다.

KAIST 전산학부 홍승훈 교수(왼쪽)와 김동균 박사과정이 기념촬영을 하고 있다.(카이스트 제공)

홍승훈 KAIST 전산학부 교수는 "상을 받게 돼 영광이고, 이번 수상이 국내 기계학습 연구자들에게 자신감이 돼 한국에서 더 많은 도전적인 연구들이 나오는 데 도움이 된다면 기쁠 것 같다”

연구를 주도한 김동균 박사과정은 적은 수의 데이터로 학습할 수 있는 범용적 기계학습 방법론을 계속 연구해 왔으며, 이번 연구의 이론적 토대가 되는 연구를 지난 ICLR에 출판한 바 있다. 그는 이번 연구로 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상을 받았다.

memory4444444@news1.kr