³×À̹ö´Â Áö³ 2ÀÏ ¹ßÇ¥¸¦ ÅëÇØ, ‘¼¿ï´ë-³×À̹ö ÃÊ´ë±Ô¸ð AI ¿¬±¸¼¾ÅÍ(SNU-NAVER Hyperscale AI Center)’¸¦ À§ÇÑ Àü¿ë ¿¬±¸ °ø°£À» ¸¶·ÃÇÏ°í, ÃÊ´ë±Ô¸ð AI »êÇÐÇù·ÂÀ» º»°ÝÈÇÑ´Ù.
Áö³ 1ÀÏ, ³×À̹ö´Â ¼¿ï´ë AI ¿¬±¸¿ø ³»¿¡ ¿¬±¸ °ø°£À» ¿°í, À̸¦ ±â³äÇØ ÁÖ¿ä °ü°èÀÚµéÀÌ Âü¼®ÇÑ °¡¿îµ¥ ÇöÆǽÄÀ» °³ÃÖÇß´Ù.
³×À̹ö´Â ÀÌ °ø°£À» ±â¹ÝÀ¸·Î ¼¿ï´ëÀÇ ¿¬±¸¿øµé°ú È°¹ßÇÏ°Ô Ä¿¹Â´ÏÄÉÀ̼ÇÇϸç, AI »êÇÐÇù·Â¿¡ ´õ¿í ¼Óµµ¸¦ ³½´Ù´Â °èȹÀÌ´Ù.
ÀÌ °ø°£Àº ¼¿ï´ëÀÇ °âÁ÷ ±³¼ö·Î ÀÓ¿ëµÈ ³×À̹ö ¿¬±¸¿øµéÀ» À§ÇÑ ¿¬±¸½ÇÀÌÀÚ, AI »êÇÐÇù·ÂÀ» À§ÇÑ Å¬·Î¹ÙÀÇ °ÅÁ¡ ¿ÀÇǽº·Î È°¿ëµÈ´Ù.
¼¿ï´ë ÃøÀº Çг» ¿¬±¸ °ø°£À» ÅëÇØ ´õ¿í ±ä¹ÐÇÑ »êÇÐÇù·ÂÀÌ °¡´ÉÇØÁú »Ó ¾Æ´Ï¶ó, ³×À̹ö ¿¬±¸ÀÚµé°ú Çлýµé °£ÀÇ ±³·ùµµ ´õ¿í È°¼ºÈµÉ °ÍÀ¸·Î ±â´ëÇÏ°í ÀÖ´Ù.
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¡ã (»çÁø ¿ÞÂʺÎÅÍ)Á¤¼®±Ù ³×À̹ö Ŭ·Î¹Ù CIC ´ëÇ¥, ÇÏÁ¤¿ì ³×À̹ö AI·¦ ¼ÒÀå, Àüº´°ï AI ¿¬±¸¿ø ºÎ¿øÀå, À庴Ź AI ¿¬±¸¿ø ¿øÀå µîÀº Áö³ 1ÀÏ, ¼¿ï´ë AI ¿¬±¸¿ø ³»¿¡ ¿¬±¸ °ø°£À» ¿°í, ÇöÆǽÄÀ» °³ÃÖÇß´Ù.(Ãâó : ³×À̹ö Á¦°ø) |
¾Õ¼ Áö³ 5¿ù, ³×À̹ö´Â ¼¿ï´ë¿Í ‘ÃÊ´ë±Ô¸ð AI °øµ¿¿¬±¸¸¦ À§ÇÑ Çù¾à’À» ü°áÇÏ°í, °øµ¿ ¿¬±¸¼¾Å͸¦ ¼³¸³ÇÑ ¹Ù ÀÖ´Ù.
¼¿ï´ë Ãø¿¡¼´Â ¹«·Á 10°³ÀÇ AI ·¦ÀÌ ÃÊ´ë±Ô¸ðAI¿Í °ü·ÃÇÑ ´Ù¾çÇÑ ³Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇØ ³×À̹ö¿ÍÀÇ ¿¬±¸ Çù·Â¿¡ Âü¿©ÇßÀ¸¸ç, ±× ¼º°úµµ ÀÌ¹Ì °¡½Ãȵǰí ÀÖ´Ù.
¹®Å¼· ±³¼öÆÀ°ú ÇÔ²² ¿¬±¸ÇÑ ‘¿¹Á¦ ±â¹ÝÀÇ Å¬·¡½º ÁõºÐ ÇнÀÀ» À§ÇÑ ¹Ì½Äº° ·¹À̺í Á¤º¸È°¿ë Àǹ̺ÐÇÒ ±â¹ý(SSUL: Semantic Segmentation with Unknown Label for Exemplar-based Class-Incremental Learning)’À» ¸Ó½Å·¯´× ÇÐȸ ‘´º·²(Neur)IPS 2021’¿¡¼ ¹ßÇ¥ÇßÀ¸¸ç, ÀÌ¿Ü¿¡µµ ´Ù¾çÇÑ ³í¹®À» ¼¼°èÀûÀÎ AI ÇÐȸµé¿¡ Á¦ÃâÇÑ »óÅ´Ù.
ÇöÀç´Â ÃֽŠÁö½Ä ¹Ý¿µ, ¸ÖƼ¸ð´Þ(multimodal) È®Àå, ÃÊ´ë±Ô¸ðAIÀÇ ¿¬¼Ó ÇнÀ µî ÃÊ´ë±Ô¸ðAIÀÇ ÇÑ°èÁ¡ ±Øº¹À» À§ÇÑ °øµ¿ ¿¬±¸¸¦ ¼öÇà ÁßÀÌ´Ù.
Àüº´°ï ±³¼ö´Â “°¢ÀÚ ¼¼ºÎ ÁÖÁ¦´Â ´Ù¸£Áö¸¸ ÇϳªÀÇ ¸ñÇ¥¸¦ ÇâÇØ À¯±âÀûÀ¸·Î ¿¬°áµÈ ¿¬±¸”¶ó°í ¼³¸íÇß´Ù.
¶Ç Áö³ °¡À»ÇбâºÎÅÍ ³×À̹öÀÇ À±»óµÎ, À¯¿µÁØ ¿¬±¸¿øÀÌ ¼¿ï´ëÀÇ °âÁ÷ ±³¼ö·Î ÀÓ¸íµÅ »êÇÐÇù·ÂÀ» °ÈÇÏ´Â ÇÑÆí, AI ÀÎÀç ¾ç¼º¿¡µµ Àû±Ø ³ª¼°í ÀÖ´Ù.
À±»óµÎ, À¯¿µÁØ ¿¬±¸¿øÀº ¼¿ï´ëÀÇ ±³¼öÁøµé°ú ÇÔ²² °øµ¿ ¿¬±¸¸¦ ¼öÇàÇÏ°í, ¼¿ï´ë AI ´ëÇпøÀÇ ´ëÇпø»ýµéÀ» °øµ¿À¸·Î ¿¬±¸ÁöµµÇÏ°í ÀÖ´Ù.
¿À´Â 2022³â 1Çб⿡´Â ‘µö·¯´×°ú ½ÇÁ¦ ÀÀ¿ë’À̶ó´Â ´ëÇпø Á¤±Ô °ú¸ñÀ» °³¼³, ÃֽŠAI ±â¼ú ¿¬±¸ µ¿Çâ ¹× ³×À̹ö Ŭ·Î¹ÙÀÇ ¿¬±¸ °á°ú¸¦ ¼Ò°³ÇÏ°í, ÀÌ°°Àº ±â¼úÀÌ ½ÇÁ¦ Ŭ·Î¹Ù AI ¼ºñ½º¿¡ ¾î¶»°Ô Àû¿ëµÇ´ÂÁö¸¦ °ÀÇÇÒ ¿¹Á¤ÀÌ´Ù.
ÀÌ »êÇÐÇù·ÂÀÇ °á°ú·Î 50¸í ÀÌ»óÀÇ ÇлýµéÀÌ »êÇÐ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡ Âü¿©ÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ±× Áß 10¸íÀº ÀÎÅÏÀ¸·Î ³×À̹ö¿¡ ÇÕ·ùÇÑ »óÅ´Ù.
Á¤¼®±Ù ³×À̹ö Ŭ·Î¹ÙCIC ´ëÇ¥´Â “ÃÊ´ë±Ô¸ð AIÀÇ ¹«ÇÑÇÑ °¡´É¼º¸¸ÅÀ̳ª ±Û·Î¹ú µµÀüÀ» À§Çؼ ¾ÕÀ¸·Î ÇØ°áÇØ¾ß ÇÒ °úÁ¦µéµµ »êÀûÇØÀÖ´Ù”¸é¼ “¼¿ï´ë¿Í ‘ÇÏÀÌÆÛ½ºÄÉÀÏ’ÇÑ »êÇÐÇù·ÂÀ» ÅëÇØ ÀÇ¹Ì ÀÖ´Â ¹®Á¦µéÀ» ÇÔ²² ÇØ°áÇÏ°í, ¿ª·® ÀÖ´Â AI ÀÎÀçµé°ú °°ÀÌ ¼ºÀåÇسª°¥ ¼ö Àֱ⸦ ±â´ëÇÑ´Ù”°í ¸»Çß´Ù.
ÃÖÇØõ ¼¿ï´ë ¿¬±¸ºÎÃÑÀåÀº “Çѱ¹¾î ±â¹ÝÀ¸·Î ¼¼°è ÃÖ°í ¼öÁØÀÇ ÀΰøÁö´ÉÀ» 3³â ¾È¿¡ °³¹ßÇÏ°Ú´Ù´Â Å« ¿¬±¸, »çȸ¿¡ °øÇåÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¿¬±¸, ¾î·Á¿î ¹®Á¦¸¦ Ç®¾î°¡´Â ¿¬±¸¸¦ ¼¿ï´ëÀεéÀÌ ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼ÕÀ» ³»¹Ð¾îÁØ ³×À̹ö¿¡ °¨»çµå¸°´Ù”°í ¸»Çß´Ù.
ÇÑÆí, ³×À̹ö´Â ¼¿ï´ë»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó KAIST, º£Æ®³² Ç㽺Ʈ(HUST)¿Í PTIT, µ¶ÀÏ Æ¢ºù°Õ ´ëÇÐ µî ´Ù¾çÇÑ ±¹³»¿ÜÀÇ À¯¼ö ¿¬±¸±â°üµé°ú °øµ¿ ¿¬±¸¼¾Å͸¦ ¼³¸³Çϸç, ÃÊ´ë±Ô¸ð AI ºÐ¾ßÀÇ ¸®´õ½ÊÀ» °ø°íÈ÷ Çسª°¡°í ÀÖ´Ù.
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