우리 대학 소프트웨어학부 이재구 교수 연구진(석사과정 김대희, 유영준)이 Naver Clova AI, 고려대 연구진과 공동 연구한 ‘영역(domain)의 변화에도 강인한 일반화(generalization) 학습을 위한 인공지능’ 관련 논문이 인공지능 분야 최우수 학술대회인 IEEE/CVF ICCV(International Conference on Computer Vision)에 채택되어 10월 발표되었다.

 

최근 인공지능 분야에서는 학습 데이터와 현실 데이터의 차이가 있어 실제 인공지능을 적용할 때 일반화 성능이 떨어지는 문제가 크게 주목받고 있다.

 

국민대 연구진은 자기 지도 학습 (self-supervised learning) 방법을 응용하여 심층 학습(deep learning) 방법을 개선하여 기존 방법보다 향상된 성능을 제시하였다. 더불어, 제안된 방법은 기존 영역 일반화 방법보다 효율적이고 간단한 실용적인 측면이 인정되어 Facebook에서 공식적으로 운영하는 영역 일반화 open source github
(https://github.com/facebookresearch/DomainBed)에도 게재되어 이론적인 측면과 구현적인 측면 모두 주목할만한 성과를 제시하였다.

 

국민대 이재구 교수는 “이번 연구를 통해 심층학습 기반의 현재 약인공지능의 현실적인 한계를 조금이라도 해결하는데 도움이 되길 기대한다”라고 밝혔다.