지난달 28일부터 12월 9일까지 미국 루이지애나 뉴올리언스에서 개최된 2022 신경정보처리시스템학회(Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2022)에서 인공지능(AI) 관련 두 자릿수 논문을 발표했다.

NeurIPS는 세계 최대 기계학습(머신러닝) 학회로, 논문 채택률이 약 25%에 불과할만큼 경쟁률이 높다. 

이번 NeurIPS에서 네이버는 총 11편의 논문(네이버 클로바 8편, 네이버랩스유럽 3편)을 발표하며, 글로벌 수준의 AI 연구 성과를 인정받았다. 네이버는 올해 NeurIPS 외에도 ICLR, CVPR, ECCV 등 머신러닝 및 컴퓨터비전 분야의 최고 권위 학회에서 두 자릿수 정규 논문을 발표하며 아시아 최고 수준의 AI 기술력을 증명한 바 있다 .

특히, 최근 텍스트를 이미지로 변환하는 ‘멀티모달’ 생성 기술이 빠르게 발전하고 있는 가운데, 생성된 이미지가 입력된 텍스트의 내용과 얼마나 일치하는지 품질을 효과적으로 평가할 수 있는 일반화된 지표를 논문 'Mutual Information Divergence: A Unified Metric for Multimodal Generative Models (김진화, 김윤지, 이지영, 유강민, 이상우)' 를 통해 제시해 주목을 받았다.

해당 기술은 주어진 이미지를 텍스트로 설명하거나, 텍스트를 기반으로 명령을 수행하는 로봇 모션 등을 평가할 때도 활용성이 높은 기술이다. 또한, 이미지 인식 모델의 성능 향상을 위해 널리 사용되는 데이터 증강기법들의 원리를 분석하고, 보다 효과적인 증강 기법인 ‘Hmix’와 ‘Gmix’를 제안하는 연구 논문 'A Unified Analysis of Mixed Sample Data Augmentation: A Loss Function Perspective (박찬우, 윤상두, 전상혁)'도 발표됐다.

서울대 및 카이스트 AI 연구센터를 통한 공동 연구 성과도 두드러졌다. AI 모델의 편향성 완화를 위한 데이터 증강기법 연구(서울대) 논문 'SelecMix: Debiased Learning by Contradicting-pair Sampling (황인우, 이상준, 곽윤혁, 오성준, Damien Teney, 김진화, 장병탁)'으로 학습 데이터 압축을 통한 데이터 생성기법에 대한 연구(카이스트) 논문 'On Divergence Measures for Bayesian Pseudocoresets (김발해, 최중원, 이신의, 이윤호, 하정우, 이주호)' 가 각각 소개됐으며, 고려대와의 협업을 통한 음성합성 분야의 연구도 발표됐다.

네이버는 2021년 5월 서울대, 카이스트와 각각 연구센터 설립을 발표하고, 초대규모 및 초창의적 AI 분야에서 긴밀한 연구협력을 지속해오고 있다.

또한 네이버는 이번 학회의 플래티넘(Platinum) 스폰서로 참여하며, 학회 기간 동안 통합 부스를 마련하고 글로벌 기술 브랜딩 및 AI 인재 교류에도 적극 나섰다. 1만 명이 넘는 전세계 AI 연구자들이 현장에 참석한 가운데, 수많은 연구자 및 AI 기업 관계자들이 네이버 부스를 방문해 관심을 보였다.

네이버는 컨퍼런스 기간 중 네이버의 최신 기술을 소개하고 AI 연구자들과 교류하는 ‘NAVER Night’ 행사를 마련했으며, K-Pop에 관심있는 참가자들이 모여 서로 네트워킹하는 ‘K-pop in NeurIPS’ 행사를 지원하기도 했다.

이번 NeurIPS 조직위원회(Organizing Committee)의 소셜 위원장(Social Chair)으로도 활동한 네이버 클로바 하정우 AI Lab 소장은 “AI 분야의 선행 연구에 대한 지속적 투자와 국내외 우수한 연구 기관들과의 적극적인 산학협력을 통해 네이버의 AI 연구개발 역량이 글로벌에서도 영향력을 인정받고 있다”면서, "차별화된 기술력을 기반으로 사용자들에게 더욱 혁신적인 서비스를 제공하는 한편, 미래기술 연구개발을 통해 네이버 서비스와 비즈니스에 핵심적인 AI 역량 확보에 더욱 정진하겠다"고 밝혔다.