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"AI 논문, 심사도 통과하나"…日 사카나, 학계 피어 리뷰 실험 '도전'

일본 인공지능(AI) 스타트업 사카나가 자사 모델이 작성한 논문의 심사 통과 여부를 검증하는 실험을 진행했다. AI 기술이 학문적 연구에서 어느 정도로 신뢰받을 수 있는지를 확인하려는 시도다. 13일 테크크런치에 따르면 사카나는 자사 'AI 사이언티스트-v2' AI 모델을 활용해 과학 논문을 자동 생성한 뒤 국제 학습 표현 학회(ICLR) 워크숍에 제출했다. 총 3편 중 1편이 심사를 통과했으나 회사는 투명성을 이유로 해당 논문을 공식 발표 전 철회했다. 사카나는 브리티시컬럼비아대학교와 옥스퍼드대학교 연구진과 협력해 논문을 제출했다. AI는 연구 가설 설정부터 실험, 데이터 분석, 논문 작성까지 '엔드 투 엔드' 방식으로 논문을 생성했다. 사카나는 워크숍의 개요와 설명을 AI에 입력해 주제 적합성을 확보했다고 밝혔다. 심사를 통과한 논문은 AI 모델의 학습 기법을 비판적으로 검토하는 내용을 담고 있었다. 다만 회사는 AI가 '인용 오류'를 범하는 등 일부 문제점이 발견돼 논문을 자진 철회했다고 설명했다. 실제로 원래는 지난 1997년에 발표된 연구 결과를 2016년 작성된 논문으로 대신 인용하는 등의 실수가 있었다. ICLR의 워크숍 논문 심사는 일반적인 학술대회보다 채택 기준이 다소 낮다는 점도 고려해야 한다. 사카나 측도 AI가 작성한 논문 중 어느 것도 ICLR 메인 학회 트랙의 기준을 충족하지 못했다고 인정했다. 업계 전문가들은 AI가 연구 논문을 작성할 수 있는 가능성을 보여줬지만 신뢰성 문제는 여전히 해결해야 할 과제라고 지적한다. 매튜 구즈디얼 앨버타대학교 교수는 "이번 사례는 AI가 단독으로 연구를 수행할 수 있다는 증거가 아니다"며 "다만 인간과 AI의 협업이 효과적일 수 있음을 보여주는 사례"라고 평가했다. 마이크 쿡 킹스칼리지 런던 연구원도 AI의 논문 작성 능력보다 '심사 과정의 한계'를 우려했다. 그는 "워크숍 심사는 신진 연구자들이 담당하는 경우가 많다"며 "주제가 '실패 사례'를 다룰 경우 AI가 그럴듯한 논문을 만들기 쉬울 수도 있다"고 설명했다. AI가 과학 연구에서 실질적 기여를 할 수 있을지에 대한 논쟁도 이어지고 있다. AI의 환각(hallucination) 문제와 검증되지 않은 데이터 사용은 연구의 신뢰성을 위협할 수 있다는 지적이 나온다. 일부 전문가들은 AI가 단순히 '논문 심사를 통과하는 데 집중'하는 것이 아니라 실제 과학적 발전에 기여해야 한다고 강조했다. 사카나 관계자는 "연구 커뮤니티와 지속적으로 의견을 교환하며 AI 기술이 단순히 피어 리뷰를 통과하는 데 목적을 두는 방향으로 발전하지 않도록 노력할 것"이라며 "그런 상황이 발생할 경우 심사 과정의 의미가 크게 훼손될 수 있다"고 밝혔다.

2025.03.13 10:36조이환

메이아이, AI 학회 'ICLR 2025'서 논문 채택

메이아이(대표 박준혁)는 '사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구' 논문이 AI 학술대회인 '표현학습국제학회(ICLR) 2025'에 채택돼 자사 솔루션 '매쉬'의 기술 경쟁력을 입증했다고 6일 밝혔다. ICLR은 세계 AI 연구를 선도하는 학술대회로 뉴립스, 국제머신러닝학회와 함께 글로벌 3대 AI 학회로 꼽힌다. 매년 세계 유수의 연구기관·기업이 참여, 다양한 세션을 통해 최신 연구 동향을 공유하고 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 메이아이가 제출한 논문은 상위 5%에 부여되는 '스포트라이트'로 선정, 혁신성을 인정 받았다. 메이아이는 이번 '사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구' 논문에서 CCTV별 환경 차이로 인해 동일한 사람을 명확하게 판별하기 어려운 기존 AI 모델의 한계를 분석, 다양한 조건에서도 일관된 정확도를 유지할 수 있도록 카메라 간 편차 완화 방법을 연구했다. 이를 기반으로 메이아이는 '카메라 편향을 줄이는 정규화 기법'을 제시하고, '비지도 사람 재식별 기술의 학습 방식'을 개선했다. AI 모델이 학습하지 않은 새로운 공간에서도 사람을 올바르게 인식하고, 적은 인력으로도 높은 정확도를 구현하므로 다양한 매장에 적용해 운영 효율성을 극대화할 수 있다. 특히 이번 논문에서 소개된 기술을 포함한 메이아이의 자체 개발 재식별(Re-ID) 기술은 내부 테스트에서 최신 학계 모델(ISR, 66%)을 능가하는 92%의 정확도를 기록했다. 논문의 제 1저자인 송명서 연구팀 리드는 "매쉬의 정확도 향상을 위한 연구가 세계적으로 인정받아 기쁘다"며 "더 많은 고객에게 신뢰할 수 있는 분석 결과를 제공할 수 있을 것으로 기대한다"라고 말했다. 김찬규 메이아이 최고제품책임자는 "이번 논문에서 제시된 사람 재식별 모델은 개인정보를 보호하면서 정밀한 매장 방문객 데이터를 제공하는 메이아이의 핵심 기술"이라면서 "앞으로도 세계 최고 수준의 기술력으로 보다 정확한 데이터를 제공하기 위해 노력할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.06 11:07백봉삼

포바이포 AI 화질 개선법, ICCE 2025 학회 논문 채택

포바이포(대표 윤준호)는 사내 AI연구소가 작성한 새로운 AI 화질 고도화 방법 관련 논문이 미국 전기전자통신학회(IEEE)가 개최하는 국제학술대회 'ICCE 2025' 논문으로 채택됐다고 15일 밝혔다. 포바이포 AI 연구소 '픽셀 랩'이 작성한 이번 논문 '영상 화질 개선을 위한 시공간 순환 정렬 방법'은 영상 화질 개선을 위해 기존 사용해왔던 직선적인 프로세스를 구간별로 반복하는 순환형 프로세스로 개선함으로써 품질은 유지하고 시간과 비용은 낮출 수 있는 획기적인 제안을 담고 있다. 기존 영상의 화질을 개선하는 방법들은 영상 내 이미지를 직선으로 늘어놓은 후 앞 뒤 프레임 사이의 변화, 즉 '광학적 흐름 추정' 방법을 통해 개선해야 할 부분을 포착하고 개선해왔다. 이런 방식은 다중 연산 과정이 필요해 복잡하고 어려운데다 시간도 많이 소요된다. 또 잘못된 추정에 따른 오류도 적지 않은데다 찾아낸 결함은 고비용이 요구되는 모션 보정 과정을 별도로 거쳐야 했다. 포바이포가 이번 논문을 통해 제안한 방식은 영상 프레임들을 직선이 아닌 순환형 구조로 정렬하고 블록화해 복잡한 연산 없이도 변화된 부분과 개선해야 할 부분을 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 방식을 사용하면 연산 처리 과정이 줄어들어 화질 개선 시간을 단축시킬 수 있을 뿐 아니라 오류와 노이즈를 줄이고 영상의 일관성도 높일 수 있어 영상의 품질을 극대화할 수 있다. 포바이포 김현철 AI연구소장은 "단순히 AI 모델을 개발하는 연구자가 아닌 실제로 화질 개선 AI 솔루션을 판매, 서비스하는 회사의 구성원의 입장에서 고민해왔기 때문에 이 같은 개선 방안을 찾아낼 수 있었다고 생각한다"며 "프레임의 정렬 방식을 바꾸는 단순한 프로세스 개선만으로 이정도로 높은 효율을 이끌어 낼 수 있다는 사실을 확인한만큼 실제 제품 성능과 서비스 개선에도 큰 도움이 될 것"이라고 말했다. 이번 논문이 채택된 'ICCE(International Conference on Consumer Electronics)'는 세계 3대 가전 전시회 CES와 함께 개최되는 국제적인 학술 행사다. 인공지능과 이미지 처리 또 이와 관련된 소비자 전자기기 최신 기술 등이 대거 소개되는 행사로 널리 알려져 있다. 특히 세계적으로 해당 분야에서 가장 높은 학술적 공신력을 자랑하는 美 전기전자통신학회 소비자 기술 학회(IEEE CTSoc)가 개최하는 연례 대표 컨퍼런스인만큼 전 세계 산업계, 정계, 학계 최고 전문가들이 한자리에 모이는 국제적인 행사다.

2024.11.15 09:57백봉삼

애피어, 글로벌 AI 학회서 연구 논문 3편 채택

애피어가 AI 학회인 신경정보처리시스템학회(이하 NeurIPS)와 자연어처리방법론학회(이하 EMNLP)에 자사 AI 연구팀의 논문 3편이 모두 채택됐다고 17일 밝혔다. 이번 성과에 회사는 “애피어의 뛰어난 AI 연구 역량, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 개발 분야에서의 기술력을 입증하는 것”이라고 설명했다. 애피어는 AI 혁신과 학술적 협력에 대한 지속적인 노력의 일환으로 기술적 역량을 더욱 강화하기 위해 지난 2월 전담 AI 연구팀을 신설했다. 세계적으로 인정받는 학술 포럼에서 연구 성과를 발표함으로써 애피어만의 넓은 전문성을 지속적으로 입증하고 있다. 특히 올해 NeurIPS와 EMNLP에 제출한 모든 논문이 채택된 소수의 아시아 기반 기업 중 하나로 이름을 올렸다. 이번 연구 결과는 광고, 개인화, 데이터 클라우드 SaaS 플랫폼 등 애피어의 전 제품군에 적용될 예정이다. 주요 적용 사례로는 ▲광고 크리에이티브 생성 및 성능 최적화 ▲놀리지 봇(Knowledge bots) ▲실시간 제품 추천 및 이커머스 고객 서비스 ▲초개인화 마케팅 솔루션 ▲고객 데이터 플랫폼을 위한 자동 보고서 생성 ▲산업별 모델 최적화 등이 있다. 이런 혁신은 AI를 측정 가능한 ROI(투자 대비 수익)로 전환해 고객의 실질적인 비즈니스 성장을 이끈다는 애피어의 미션을 뒷받침한다. 치한 위 애피어 공동창립자 겸 대표는 "AI는 애피어 DNA의 핵심으로, AI와 LLM 분야의 획기적인 연구와 새로운 영역에서의 무한한 잠재력을 탐구하는 원동력"이라며 "세 편의 논문이 모두 채택된 것은 애피어 AI 연구팀의 노력과 재능을 인정받은 결과다. 앞으로도 강력한 R&D 기반을 토대로 데이터 활용과 모델 최적화를 가속화해 새로운 비즈니스 가치와 기회를 창출하고, AI를 비즈니스 성공의 핵심으로 만들기 위해 노력하겠다"고 밝혔다. NeurIPS와 EMNLP는 전 세계 최고의 전문가들과 학자들이 참가하는 AI 및 NLP 분야에서 권위 있는 학술 대회로 꼽힌다. 'AI 올림픽'으로 불리는 NeurIPS는 1987년부터 매년 개최돼 왔으며 신경망, 딥러닝, 통계 등 광범위한 주제를 다룬다. 올해는 1만5천600개의 논문이 제출된 가운데 데이터셋 및 벤치마크 트랙의 채택률은 약 25.3%다. EMNLP는 1996년 설립된 NLP 분야의 주요 학회로, 기술적 혁신과 경험적 연구에 초점을 맞추고 있다. 올해 메인 트랙에는 6천105편 이상의 논문이 제출돼 채택률 약 20.8%를 기록했다. 산업 트랙의 채택률은 36.53%였다.

2024.10.17 15:55백봉삼

디플리, 'ICASSP 2024'에 소리 분석 AI 논문 게재

소리 분석 인공지능(AI) 엔진 전문 기업 디플리(대표 이수지)가 신호처리 분야 국제학술대회 'ICASSP 2024'에 논문을 게재했다고 23일 밝혔다. 해당 논문에는 디플리가 소리 분석 AI 완성도를 높인 성과가 담겼다. 동일한 소리라도 녹음 장치에 따른 주파수 특성 차이로 분석 정확도가 저하되는 문제에 대한 해결책이다. 독자 개발한 음향 변환 기술을 통해 데이터를 생성하고, 이를 AI 엔진에 학습시킴으로써 일반화 성능(AI가 새로운 데이터를 분석하는 능력)을 기존 대비 5.2%에서 11.5%까지 향상시켰다. 논문에서 소개한 음향 변환 모델은 이미지, 소리, 텍스트 등 콘텐츠가 가진 속성을 변경하는 딥러닝 알고리즘, '사이클갠' 기법이 중심이다. 여기에 독자적인 데이터 증강 기술을 적용해 정교성을 더했다. 디플리는 해당 모델에 다수 녹음 장치의 음향 특성을 학습시키고, 이를 바탕으로 보유한 소리 데이터에 서로 다른 주파수 패턴을 부여했다. 같은 소리라도 다양한 장치에서 녹음한 듯 데이터를 변조하는 것이다. 디플리 소리 분석 AI 엔진은 생성된 데이터를 기반으로 고도화 작업을 거쳐 새로운 환경에서도 높은 정확도를 유지한다. 국제 전기전자공학협회가(IEEE)가 매년 세계 각국에서 주최하는 ICASSP는 세계 최대 음성, 영상, 통신 및 신호처리분야 국제학술대회다. 49회를 맞이하는 올해 대한민국에서 처음으로 개최했으며, 애플, 구글, 현대차 등 세계적 기업과 4천여 연구자들이 참석해 최신 AI 기술을 공유했다. 이수지 디플리 대표는 "디플리의 소리 분석 인공지능 엔진은 정확도가 세계 최고 수준"이라며 "이번 논문 성과 이후에도 꾸준한 기술 개발을 통해 사회 다양한 곳에서 역할을 다할 수 있는 소리 분석 솔루션 기업으로서 지속 성장하겠다"고 말했다. 디플리는 2017년 설립 당시부터 소리 분석 AI 엔진만을 전문적으로 개발하고 있다. 자체 개발한 AI 모델에 소리 데이터를 5만 시간 이상 학습시켜 높은 정확도가 강점이다. 특히 미세한 소리까지 분석할 수 있는 성능에 힘입어, 침입자 감지가 필요한 방범·보안 분야에서 각광받고 있으며, 제조 업계에서는 설비 이상 및 제품 불량 탐지 솔루션으로 활용하고 있다.

2024.07.23 17:30백봉삼

SK하이닉스, 가우스랩스와 국제학회서 'AI 반도체 계측 기술' 성과 발표

SK하이닉스와 가우스랩스가 AI(인공지능) 기반 반도체 계측 기술 성과를 합동으로 발표했다. 이 기술을 통해 향후 반도체 제조 공장이 생산성이 개선될 것으로 기대된다. 양사는 이달 25~29일 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리고 있는 국제학회인 'SPIE AL 2024'에 참가해 AI 기반 반도체 계측 기술 개발 관련 논문 2편을 발표했다. SPIE AL(SPIE Advanced Lithography + Patterning)는 1955년에 미국에서 설립된 광학, 광자학 분야 학회인 국제광전자공학회(SPIE, Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers)가 주최하는 컨퍼런스다. 주로 반도체 회로를 그리기 위한 노광기술 전반에 대한 논의가 이뤄진다. SK하이닉스는 "당사는 반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해 왔고, 이번에 권위 있는 국제학회에서 양사의 개발 성과가 담긴 논문 2편을 발표하게 됐다"며 "앞으로도 가우스랩스와 지속 협력해 기술 우위를 확보하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다. 이번 논문 발표를 통해 가우스랩스는 AI 기반 가상 계측 솔루션 'Panoptes VM(Virtual Metrology)'의 예측 정확도를 높이는 알고리즘인 '통합 적응형 온라인 모델(Aggregated AOM)'을 소개했다. SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만 장 이상의 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로, 회사는 이 소프트웨어의 성능에 힘입어 공정 산포를 약 29% 개선할 수 있었다. 산포는 해당 공정에서 생산된 제품들의 품질 변동 크기다. 산포가 줄어들수록 불량 가능성이 줄어들기에 산포가 적정 수준을 넘어서지 않도록 관리해야 한다. 가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 버전으로, 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링해 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 정확도를 높였다. 이 알고리즘을 적용하면 공정 산포 개선율이 높아진다. 가우스랩스는 학회 발표에서 '범용 노이즈 제거 기술(Universal Denoising)'도 소개했다. 반도체 계측 중 일부 작업은 반도체 구조 검사용 전자 현미경(CD-SEM) 이미지를 바탕으로 진행된다. 극도로 작은 나노미터 단위까지 정확하게 측정하기 위해서는 전자 현미경 이미지의 노이즈(잡티)를 제거해 해상도를 높이는 것이 중요하다. 가우스랩스가 개발한 이 기술은 AI를 이용해 다양한 형태의 이미지에서 노이즈를 한번에 제거해 준다. 회사는 "SK하이닉스와 테스트를 진행한 결과, 이미지 획득 시간이 기존 기술의 1/4까지 단축되는 것을 확인했다"며 "앞으로 이 기술이 반도체 계측 장비의 생산성을 42% 개선할 것”이라고 전망했다. 김영한 가우스랩스 대표는 "당사는 산업용 AI 소프트웨어가 반도체 제조 현장에서 효과적으로 사용될 수 있도록 하는 연구개발에 힘쓰고 있다"며 "앞으로도 AI 기반의 다양한 솔루션 제품을 지속 출시해 '제조 현장 인공지능화'를 선도할 것"이라고 말했다. 한편, 지난 2020년 미국 실리콘밸리에 설립된 가우스랩스는 산업용 AI 솔루션 및 소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 당시 SK하이닉스로부터 5천500만 달러를 투자받은 바 있다.

2024.02.29 09:23이나리