하이퍼커넥트, 세계 최고 데이터마이닝 학회 ICDM 워크숍서 ‘베스트 페이퍼 어워드’ 수상
추천 시스템의 클릭률 예측 성능을 향상할 수 있는 딥러닝 기술 개발
IEEE ICDM (International Conference on Data Mining)은 알고리즘, 소프트웨어, 시스템, 애플리케이션 등 다양한 데이터마이닝 분야를 다루는 국제 학회다. 하이퍼커넥트는 이번 ICDM 워크숍 ‘NeuRec (Advanced Neural Algorithms and Theories for Recommender Systems)’에서 발표한 ‘임베딩 정규화 : 클릭률 예측을 위한 중요도 보존이 가능한 피쳐 정규화(Embedding Normalization: Significance Preserving Feature Normalization for Click-Through Rate Prediction)’ 논문이 기술력을 높이 인정받아 어워드를 수상하게 됐다.
기존 딥러닝에서 학습 안정화, 성능을 위해 주로 사용되던 정규화 레이어(Normalization layer)는 빠른 속도와 우수한 성능을 제공하지만 다양한 입력값에 대한 중요도 차이를 두지 않는 경향이 있어 클릭률(CTR) 예측에서는 성능이 저하될 수 있다. 하이퍼커넥트는 클릭률 예측 모델을 안정적으로 만들고 성능을 향상할 수 있도록 각 입력값의 중요도를 잘 보존할 수 있는 정규화 레이어를 새롭게 제안했다. 해당 레이어는 심층 신경망 기반의 클릭률 예측 모델뿐만 아니라 낮은 클릭률 예측 모델에서도 효과적으로 작동하며, 추천·광고 시스템에서 계산 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다.
하이퍼커넥트 하성주 AI 랩 총괄 디렉터는 “그동안 딥러닝에서 많이 사용되는 정규화 레이어가 추천 광고에서는 잘 작동하지 않는 것을 해결하기 위해 클릭률 예측에 맞는 기술 연구를 하게 됐다”며 “하이퍼커넥트가 발표한 이번 논문은 다양한 클릭률 예측 모델에 효과적일 것으로 기대하며, 앞으로도 혁신 기술 개발에 힘쓰며 국내 기술 발전에 이바지할 수 있도록 지속해서 노력할 것”이라고 말했다.
한편 하이퍼커넥트는 자체 AI 랩 운영을 통해 실제 서비스 제작·운영 단계에서 활용할 수 있는 기술을 지속해서 개발·발표하고 세계적으로도 그 연구 성과를 인정받고 있다. 음성 언어 처리 분야의 세계 최고 권위를 인정받는 ‘인터스피치(INTERSPEECH)’에서 2년 연속으로 음성 인식 기반 키워드 검출, 음성 합성 등 음성 분야 AI 연구 성과를 공개했다.
5월에는 세계 최고의 딥러닝 콘퍼런스 중 하나로 손꼽히는 ‘ICLR’에서 머신 러닝 기술을 다루는 2021 워크숍 부문에 ‘클릭률을 효과적으로 예측하는 모델(Efficient Click-Through Rate Prediction for Developing Countries via Tabular Learning)'을 발표했고, 6월에는 롱테일 이미지 분류 문제를 해결할 방안을 제시하며 글로벌 최고 수준의 딥러닝 분야 콘퍼런스 ‘CVPR 2021’에서 연구 성과를 선보인 바 있다. 또, 11월에는 자연어처리(NLP) 분야 최고 국제 학회 ‘EMNLP 2021’에서 ‘효율적인 일상 대화를 위한 대규모 생성 모델에서 검색 모델로의 지식 증류 기법(Distilling the Knowledge of Large-scale Generative Models into Retrieval Models for Efficient Open-domain Conversation)’ 논문을 발표한 바 있다.
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