KAIST, ICLR 2023 한국인 최초 최우수논문상 수상

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 전산학부 홍승훈 교수 연구팀이 기계학습 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023(ICLR 2023)’에서 최우수논문상를 수상했다고 5일 밝혔다.

ICLR 2023은 인공지능(AI) 분야의 권위 있는 학회 중 하나로서, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있으며 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다. 올해 최우수논문상은 전체 1574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다. 

홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관 주축 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다고 설명했다.

KAIST 전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과정, 조성웅 석사과정과 총 루오 마이크로소프트 리서치 아시아 박사로 구성된 연구팀은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭(Visual Token Matching) 기법을 제안했다.

픽셀 레이블링은 물체 검출, 물체 분할, 자세 추정, 깊이 추정, 3차원 복원 등 컴퓨터 비전 분야의 핵심 문제를 아우르는 개념이다. 최근 10년간 신경망 기반의 기계학습 방법론으로 픽셀 레이블링의 세부 문제에서 진전이 있었으나, 수십만개 이상의 학습 데이터를 요구하는 한계가 있었다. 

홍승훈 교수 연구팀은 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십개 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 기대한다고 평가했다.

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. 김동균 박사과정은 이번 연구로 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상을 수상하기도 했다.

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

임대준 기자 ydj@aitimes.com