인공지능(AI) 전문 업스테이지(대표 김성훈)는 싱가포르에서 열린 ‘WSDM2023’에서 상위 0.5%의 논문에만 수여되는 상(Best Paper Honorable Mention Award)을 받았다고 7일 밝혔다.
WSDM은 웹 검색과 데이터 마이닝 분야의 세계적인 학회로, 올해 16회째를 맞았다. 올해는 추천 시스템, 클릭률 예측, 의미 검색 등과 같은 주제를 중심으로 총 690편의 논문이 접수되었으며 그중 123편(17.8%)이 본선을 통과했고, 최종 8팀이 시상대에 올랐다.
업스테이지는 홍콩 법인의 리서치팀과 공동연구를 통해 사용자의 행동을 기반으로 다음 행동을 예측하는 방식인 ‘세션 기반 추천’에 대한 연구 논문을 발표했다.
WSDM 측은 업스테이지의 연구에 대해 사용자 의도에 대한 다중 수준 추론을 탐구함으로써 세션 기반 추천에 대한 새로운 접근 방식을 제안했다고 평가했다. 또 세션 기반 추천에서 복잡한 그래프 신경망(GNN)을 단순화하고 효과적인 모델을 설계, 성능을 향상시켰다고 밝혔다.
업스테이지는 2년 전부터 이번 논문에서 제안한 모델을 실제 온라인 서비스에 적용, 고객사의 실제 트래픽에서 비즈니스 지표의 중요한 개선을 보이며 추천 AI팩의 성능을 향상시키고 있다고 설명했다.
추천기술뿐 아니라 이미지에서 원하는 정보를 추출해 이용할 수 있는 OCR 기술 등을 한 번에 맞춤형으로 활용할 수 있도록 돕는 노코드-로코드 솔루션 ‘업스테이지 AI팩’을 서비스 중이다.
김재범 업스테이지 AI프로덕트 리더는 “홍콩 리서치팀과 공동연구를 통해 학술적인 수준을 넘어 실제 현업에 사용하고 있는 상용모델에 대한 연구로 업스테이지 추천 기술의 우수성을 학계에서 인정받게 돼 무척 기쁘다”며 “이번 성과뿐 아니라 각 산업 및 고객의 서비스 환경에 맞는 다양한 추천모델을 통해 더 우수한 AI팩을 만들고 고객 성공에 기여할 것”이라고 말했다.
임대준 기자 ydj@aitimes.com
