사진제공=카카오 로고이달 들어서만 카카오엔터프라이즈와 카카오브레인의 논문 6건이 국제 학술대회에서 통과됐다고 카카오는 밝혔다.
캐나다 밴쿠버에서 개최하는 신경정보처리시스템학회 '뉴립스'에서도 카카오브레인 논문 1건과 카카오엔터프라이즈 논문 2건이 통과됐다. 뉴립스는 AI·기계학습(머신러닝)·뇌과학 분야의 최상급 권위를 가진 학회로 각 분야 우수 논문 중 30% 이내 논문을 엄선해 소개한다.
뉴립스에서 소개된 눈문 중 카카오브레인의 논문은 김영훈 성신여대 교수와의 공동 연구 결과다. 이들은 새로운 데이터 증강 기법(Test-Time Augmentation)을 제안해 다양한 형태의 데이터 변형에 효과적으로 대응할 수 있다는 내용을 발표했다.
이 시각 인기 뉴스
뉴립스는 카카오엔터프라이즈의 음성 합성 모델을 제시한 연구 결과와 TTS(Text-to-Speech) 모델 품질 연구 결과도 등재했다.
카카오는 이같은 연구로 얻은 기술력과 경험을 바탕으로 E2E(End-to-End) TTS와 음성 압축, 음질 개선, 맥락에 따른 다양한 스타일의 발화 생성 등 다양한 업무를 수행하는 오디오 합성연구를 진행할 계획이라고 밝혔다.
컴퓨터언어·자연어 연합 학회 'AACL-IJCNLP 2020'도 카카오브레인과 스캐터랩 공동 연구팀의 논문 1건을 등재했다. 이 논문은 한국어·자연어 처리 과제들에 적합한 토크나이제이션(토큰화·언어를 문법적으로 더 이상 구분할 수 없는 형태소 단위로 나누는 것) 전략에 대한 실험 결과다.
카카오는 지난달에도 카카오엔터프라이즈 컨텍스트 파트가 세계 최고 NLP(자연어처리) 학회 중 하나인 'EMNLP 2020'에 논문 3건을 등재했다고도 밝혔다. 각각 다국어 번역 모델 아키텍처 'M2NMT'의 가치를 재발견한 연구와 대화 맥락에 따라 최적화된 답변 경로를 추출하는 연구, 제로샷 모델(AI 훈련 데이터가 거의 없어도 패턴 인식을 가능하게 하는 연구) 관련 실험과 연구에 대한 논문이다. 카카오브레인도 같은 학회에 한국어 이해를 위한 데이터셋과 한국어 이해 모델 성능을 측정한 논문을 공개했다.
카카오는 지난 10월에는 음성 처리 과학기술 분야의 세계 최대 규모 학술 대회 '인터스피치(Interspeech)'에도 카카오브레인 논문이 등재됐다고 했다. 중국어 한자를 병음으로 전환하는 새로운 데이터셋 구축에 관한 내용이다.
같은 학회에 카카오와 카카오엔터프라이즈 AI 랩(Lab) 음성처리파트가 공동 연구한 논문 1건도 통과됐다. 음성 합성 모델과 음소-오디오 정렬 모델을 한번에 훈련하는 아키텍처인 'JDI-T'를 제안한 내용이다.
IEEE(전기 전자 기술자 협회)의 SCI 저널 '시그널 프로세싱 레터(Signal Processing Letters)에도 같은 달 카카오엔터프라이즈가 E2E 음성인식 기술 관련 논문을 등재했다. 카카오·카카오엔터프라이즈·포항공대의 공동 연구 논문 1건은 이미지 처리 국제학회 'ICIP 2020'에 등재됐다.
카카오는 이외에도 유럽의 컴퓨터 비전 학회 'ECCV 2020'과 컴퓨터 비전·패턴 인식 분야 학슬대회인 'CVPR 2020' 등에서도 얼굴 인식과 패션 이미지 검색 등에 관한 6건의 논문이 통과됐다고 밝혔다.
카카오 관계자는 "앞으로도 지속적으로 AI 연구에 힘써 한층 발전된 기술 사례들을 공유하겠다"고 말했다.
