네이버가 지난 6월 인수한 제록스리서치센터유럽(XRCE) 연구원들이 한국에 왔다. 이들은 17일 서울 강남구 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 개발자 행사 ‘데뷰(DEVIEW) 2017’에서 데이터 압축 기법과 AI 학습을 고도화시키는 기법 등을 공유했다.
네이버가 정확한 가격을 공개하지 않았지만, 인수 대금은 대략 1억5000만 유로(약 2000억원)에 이르는 것으로 알려졌다. 네이버는 80명의 연구원을 네이버랩스로 흡수하고, 인공지능(AI) 등 다양한 분야의 연구 인력을 강화했다. XRCE의 명칭도 최근 네이버랩스 유럽으로 바뀌었다.
플로랑 페로닌(Florent Perronnin) 네이버랩스유럽 연구부장은 “이미지·비디오·텍스트 등을 추출할 때 데이터가 커지면 문제가 발생하기도 한다”며 “우리가 개발한 다의적 코드(Polysemous codes)는 이진 코드(Binary Code)와 프로덕트 양자화(Product Quantization)의 장점을 합친 것으로 검색 속도를 가속할 수 있다”고 설명했다.
다의적 코드를 사용하면 학습해야 할 이미지와 그렇지 않은 이미지의 차이를 빠르게 파악한다는 설명이다. 페로닌은 프랑스 파리 소재의 페이스북 AI 리서치센터 총괄 출신으로 논문 인용 건수만 1만건이 넘을 정도로 AI 연구 분야에서 전문성을 인정받고 있다. 플로랑 페로닌은 새 데이터 압축 방식으로 이미지 데이터는 물론 비디오, 음향, 문자 등에서도 적용할 수 있다고 설명했다.
나일라 머레이(Naila Murray) 네이버랩스유럽 컴퓨터 비전 그룹 리더는 특정 개념에 대한 데이터 세트 없이 유사 개념의 데이터를 통해 학습하는 방법을 소개했다. 그는 데이터가 부족할 때 해당 데이터를 최대한 학습하고, 이를 바탕으로 걸러야 하는 이미지도 학습시키면 알고리즘을 정교화할 수 있다고 강조했다. 예를 들면, 금문교 사진의 특징들을 학습해서 금문교가 아닌 다리 사진도 ‘다리’로 구분할 수 있게 만들고 ‘다리’가 아닌 이미지들을 걸러낼 수 있게 만드는 방식이다.
나일라 머레이 박사는 “일반적인 딥러닝인 기존 방식보다 우리가 제안한 방식에서 결과물이 더 좋았다”며 “데이터 학습의 연구모델로 설정한 것은 앞으로 신뢰성 있는 학습 모델로 적절한 훈련성과를 내기 위한 것”이라고 말했다.