하이퍼커넥트, ECCV 2022서 머신러닝 기술 관련 연구 발표 자체 'AI랩 기술 경쟁력 입증'

ECCV, CVPR 및 ICCV와 함께 컴퓨터 비전 분야 3대 학회
잘못 레이블된 데이터의 교정을 위한 전이행렬 추정 방식 제안… 머신러닝 학습 효율 극대화
출처: 하이퍼커넥트
2022-09-07 09:29
하이퍼커넥트가 세계 최고 권위 컴퓨터 비전 학회 중 하나로 꼽히는 유럽컴퓨터비전학술대회에서 머신러닝 기술 관련 연구를 발표한다
서울--(뉴스와이어) 2022년 09월 07일 -- 글로벌 영상 기술 기업 하이퍼커넥트(대표 안상일)가 세계 최고 권위 컴퓨터 비전 학회 중 하나로 꼽히는 ‘유럽컴퓨터비전학술대회(ECCV, European Conference on Computer Vision)’에서 머신러닝 기술 관련 연구를 발표한다고 밝혔다.

국제 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR), 국제 컴퓨터 비전학회(ICCV)와 함께 컴퓨터 비전 분야 3대 학회로 꼽히는 ECCV는 공학 분야 전체에서도 높은 권위를 인정받고 있다. ECCV 2022는 이스라엘 텔아비브에서 10월 23일부터 27일까지 진행하며, 하이퍼커넥트는 ‘레이블 오교정을 방지하는 효율적인 전이행렬 추정을 통한 노이즈 레이블 학습(Learning with Noisy Labels by Efficient Transition Matrix Estimation to Combat Label Miscorrection)’ 논문을 발표할 예정이다.

실제 머신러닝 모델을 학습하는 데이터 세트에는 ‘잘못 레이블된 데이터(레이블 노이즈)’가 존재하며, 노이즈가 포함된 데이터로부터 머신러닝 모델을 학습하는 것을 ‘레이블 노이즈 학습(Learning with noisy labels)’이라고 한다. ‘레이블 교정(Label correction)’은 레이블 노이즈 학습 연구 분야 중 하나로, 잘못 레이블된 데이터를 올바른 레이블로 교정하는 것을 뜻한다.

하지만 레이블 교정도 올바르게 이뤄지지 않는 경우가 있어 하이퍼커넥트는 이번 논문을 통해 ‘레이블 오교정(Label miscorrection)’의 부정적 효과를 방지하기 위해 효율적으로 ‘전이행렬(Transition Matrix)’을 추정하는 방식을 제안한다. 이를 통해 개발자들은 기존과 비슷하거나 더 나은 정확도의 머신러닝 모델을 만들면서 머신러닝 학습 효율을 극대화할 수 있다.

하이퍼커넥트 하성주 AI랩 총괄 디렉터는 “하이퍼커넥트는 지난해 CVPR에서 롱테일 이미지 분류 문제 해결 방안을 발표한 데 이어 올해 ECCV에서 논문이 채택되며, 머신러닝 분야에서 자체 AI랩의 기술 경쟁력을 입증했다. AI가 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 그 중요도가 높아지고 있다”며 “이번 하이퍼커넥트의 연구는 레이블 오교정을 해결하고 머신러닝 학습 효율을 극대화할 수 있어 머신러닝 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대된다”고 말했다.

한편 하이퍼커넥트는 자체 AI랩 운영을 통해 실제 서비스 개발, 운영 단계에서 활용할 수 있는 혁신 기술 개발을 위해 노력하고 있으며 AI, 딥러닝 등 다양한 기술을 개발 및 발표하면서 세계적으로도 그 연구 성과와 기술력을 인정받고 있다.
언론연락처: 하이퍼커넥트 홍보대행   KPR   정숙영 대리   02-3406-2183  
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