포바이포, 이미지 빛·색 문제 개선법 네이처 자매지에
업스테이지 2건 자연어 처리 분야 최고권위 학회서 채택

국내 인공지능(AI) 기술기업들이 해외 유명 저널에 논문을 잇달아 게재하고 있다. 업계는 자사가 보유한 인재들의 기술력을 논문 게재나 경진대회를 통해 국제무대에서 인정받곤 한다.

콘텐츠 AI 솔루션 기업 포바이포 사내 AI 연구소 ‘픽셀랩’은 새로운 화질 개선 AI 모델에 관한 연구 논문을 작성해 글로벌 과학 전문 학술지인 ‘사이언티픽 리포트’에 게재했다고 최근 밝혔다. 사이언티픽 리포트는 세계 3대 과학저널 중 하나인 ‘네이처’의 자매지로 미국 과학정보연구소(ISI)가 선별한 저명 학술지 등급 분류 중 최고 등급인 ‘SCI’급 저널이다. 해당 저널의 논문을 얼마나 많이 인용했는지를 평가하는 ‘영향력 지수(IF)’에서 4.997을 상회할 정도로 세계에서 공신력을 인정받는 학술지다.

포바이포의 이번 논문 ‘복합 포괄 데이터를 활용한 이미지 개선 용 다중 색 공간 네트워크에 관한 연구’는 빛의 양이 다른 환경에서 촬영한 결과물이 밝기 뿐 아니라 색에서도 차이를 보이는 문제를 해결하기 위해 고안한 개선법을 골자로 하고 있다.

업스테이지도 지난달 자연어 처리 분야에서 가장 권위 있는 학회인 EMNLP 2023에 논문 2편을 발표하며 글로벌 톱 AI 기술력을 재확인했다고 밝혔다.

EMNLP 2023은 AI 번역과 챗봇, 기계 독해 등 언어 데이터 기반 자연어 처리 접근법과 관련된 연구를 다루는 세계 최고 수준의 학회다. 지난해 EMNLP 2022는 총 3242편의 논문이 제출돼, 이 중 715편만 통과됐다. EMNLP 2023은 오는 12월 6일부터 10일까지 싱가포르에서 개최되며, 구글, 애플, 아마존, 바이두 등 세계 주요 AI 기업이 참여한다.

이번에 채택된 논문 2편은 한국어 관련 NLP 연구 성과로 업스테이지의 박찬준 테크 리드 주도로 고려대 임희석 교수 연구팀과 협업을 통해 진행됐다. 첫 번째 논문 ‘KEBAP: Korean Error Explainable Benchmark Dataset for ASR and Post-processing’은 한국어 음성인식 후처리기와 관련한 새로운 벤치마크 데이터셋을 구축한 논문으로, 음성인식 모델의 약점을 평가하고 식별하기 위한 새로운 평가 방법론을 제안한다. 두 번째 논문 ‘CHEF in the Language Kitchen: A Generative Data Augmentation Leveraging Korean Morpheme Ingredients’은 한국어의 특성을 살린 새로운 데이터 증강 기법을 제안한 논문이다.

업스테이지는 지난 6월 데이터 중심 AI 분야에서 가장 권위 있는 워크숍인 ICML 2023-DMLR에서 논문 7편을 발표하며 국내 기업 최다 연구 성과를 달성하기도 했다.