[이정훈 기자] 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 홍승훈 교수가 이끄는 연구팀이 최근 열린 기계학습 분야 최우수 국제학술대회에서 최우수 논문상을 수상했다.
7일 카이스트에 따르면 홍 교수팀은 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023'(이하 ICLR 2023)에서 최우수논문상을 수상했다.
ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나다.
홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 돼 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다.
연구팀은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 획기적으로 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭 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.
연구팀은 모든 종류의 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십 개 이내의 적은 데이터로도 학습과 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 기대한다”고 말했다.
이정훈 기자 classystyle@cctoday.co.kr