카카오엔터는 이달 기준 권위 있는 글로벌 학회에 AI 논문 16건을 등재했다. 지난해엔 논문 13건을 채택했고 올해는 이보다 많은 논문을 등재하며 연구 성과를 인정 받고 있다.
카카오엔터는 최근 자연어처리 분야 글로벌 탑 학회인 ‘ACL-IJCNLP’에 in-domain 샘플을 사용해 자연어 공격 방식으로 out-of-domain 샘플을 자동으로 생성, 분류 모델 감지 능력을 향상시키는 내용의 논문을 발표했다.
7월에는 글로벌 머신러닝 학회 ‘ICML’에 논문 1건을 등재했다. 두 단계 구조를 갖는 음성합성 기존 모델 한계를 극복하고 더 효율적인 고품질 음성합성이 가능한 ‘엔드 투 엔드(end-to-end)’ 모델을 제안하는 내용이다.
지난 6월에는 세계 최고 수준의 음향·음성 신호처리 분야 학술대회 ‘ICASSP’에 논문 1건을 등재했다.
모델 구조 변경이나 별도 외부 언어 모델 사용 없이 대규모 텍스트 코퍼스(언어 연구를 위해 텍스트를 컴퓨터가 읽을 수 있는 형태로 모아 놓은 언어 자료) 정보 학습에 관한 연구다.
3월에는 컴퓨터언어학 및 NLP 분야 학술잡지인 ‘Computational Linguistics’에 성균관대학교와 공동연구한 논문 1건을 등재했다.
연구는 교차 도메인 DB를 슬롯 필링 방식을 활용해 자연어에서 SQL(사용자와 관계형 데이터베이스를 연결시켜 주는 프로그래밍 언어)로 변환하는 내용을 다루고 있다.
2월 세계 최고 수준 AI 학회 ‘AAAI’에서 논문을 2건 등재하는 등 음성·자연어처리·컴퓨터비전 등을 망라한 다양한 분야에서 높은 기술력을 증명하는 논문이 채택된 바 있다.
대외활동도 두각을 나타냈다. 지난 6월 컴퓨터 비전 분야 학회 CVPR 2021 neural architecture search (NAS) 대회에 참여, autoML(자동화된 머신러닝) 노하우를 바탕으로 데이터셋들이 잘 동작할 수 있는 NAS 알고리즘을 제안해 3위에 올랐다.
카카오엔터는 AI 연구 성과를 이어가기 위해 인재 확보 중요성을 인지하고 인재 육성과 다양한 산학 협력 프로그램을 준비하고 있다.
우수 AI 인재와 공동 연구 협업을 진행하는 ‘리서치 멤버십’ 프로그램을 진행한다. 근로계약·시간·장소에 구애받지 않고 유연하게 협업하도록 자체 개발 인프라를 제공하고 상호 협력한다.
학계 공동 연구도 활성화한다. 카카오엔터는 카이스트(한국과학기술원)와 머신러닝 및 컴퓨터 비전 분야에서, 유니스트(울산과학기술원)와 AI 기반 조합 최적화를 주제로 연구하고 있다.
카카오엔터 음성처리팀은 서울대학교와 음성합성 분야에서 ‘음성합성 언어처리부 및 음성 데이터베이스 구축’을 주제로 산학 협력 중이다.
이외에도 지난 해 9월 오픈한 박사 박사후연구원 지원 프로그램, 연구 인턴십과 학비 전액과 연구비 일부를 지원하는 연구지원장학금 제도 등을 연계해 AI 연구 분야의 개발 환경을 적극 지원한다는 계획이다.
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