DGIST, 적은 정보로 물체 분류하는 시스템 개발

1∼5개의 데이터로 새 물체 찾아내

대구경북과학기술원(DGIST)은 박상현 로봇기계전자공학과 및 인공지능(AI) 전공 교수 연구팀이 적은 정보만으로 새로운 물체를 정확하게 분류하는 시스템을 개발했다고 21일 밝혔다.

이 연구팀은 여러 이미지의 상관관계를 학습하는 트랜스포머를 활용해 소수의 정답지로 기존 데이터에 존재하지 않는 새로운 물체를 분류하는 ‘퓨샷(few-shot)’ 모델을 개발했다. 기존 AI 딥러닝(심층학습)이 대규모 자료를 모아야 하는 비효율성을 개선할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

높은 성능의 딥러닝 분류를 위해서는 대규모 데이터를 구축해야 한다. 항목마다 수천 장의 영상을 모으고 영상 간 연결성의 유무를 구분하는 레이블링 작업을 진행해야 하기 때문에 오랜 시간과 많은 비용이 발생한다.

그러나 연구팀이 새롭게 개발한 딥러닝 모델은 1∼5개의 데이터만으로 새로운 물체를 찾아내는 데 최대 84∼94%의 정확도를 보였다. 기존 다른 퓨샷 기법들의 성능을 크게 웃돌았다. 이번 연구는 AI 분야 유명 국제학술지(IEEE)에 6월 게재됐다.

박 교수는 “새 모델은 딥러닝의 효율성 향상에 기여할 것”이라며 “향후 기술을 더 개선하면 다양한 분류 문제에 활용할 수 있다”고 말했다.

장영훈 기자 jang@donga.com