뷰노, AI 신뢰 높이는 알고리즘 개발…세계최고 AI학회서 기술력 입증

[아시아경제 박형수 기자] 글로벌 의료 인공지능(AI) 솔루션 기업 뷰노 는 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 스스로 탐지함으로써 AI가 제시하는 결과의 신뢰도를 높이는 알고리즘에 대한 연구 논문을 세계 최고 권위의 인공지능 학회(AAAI)에서 발표한다고 7일 밝혔다.

AAAI는 1979년 설립한 학회로 매년 세계적인 AI 연구기관과 각국 대표 기업이 참석해 최신 AI 기술 및 연구 성과를 공유하는 컨퍼런스를 연다. AAAI 컨퍼런스에서 발표하는 논문은 전세계 인공지능 학자에게 새로운 연구 토대를 제공한다. 37회째를 맞은 'AAAI 2023'은 오는 14일까지 미국 워싱턴DC에서 열린다.

AI가 사용자에게 제시하는 결과의 신뢰성을 높이기 위해 연구를 수행했다. 뷰노 연구팀은 딥러닝 모델이 '분포 외 데이터(out-of-distribution data)'를 스스로 탐지하는 알고리즘을 개발했다. 분포 외 데이터란 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 의미한다.

안저(fundus) 영상을 학습한 인공지능 의료기기에 다른 모달리티(modality)의 영상 및 이미지를 넣는 경우 AI가 해당 이미지로 분석한 결과값이 불확실 수 있다는 정보를 제공해야 한다. 의료 영역에서 진단 보조나 자율주행차 등 AI의 신뢰성과 안전성이 중요한 분야에서는 AI가 학습한 범주 외의 데이터에 대해 명확한 정보를 알려주는 것이 필요하다.

뷰노 연구팀은 분포 외 데이터를 스스로 탐지하는 알고리즘인 KIRBY를 개발했다. KIRBY는 딥러닝 모델이 가상의 분포 외 데이터 샘플을 생성한 다음 모델이 기존에 학습한 데이터와 새로 만든 샘플 데이터를 구분하며 스스로 학습하는 방식이다. 이를 통해 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 찾아냄으로써 사용자에게 불확실성에 대한 정보를 추가로 제공할 수 있음을 확인했다.

뷰노는 해당 알고리즘 및 기술에 대한 특허 등록을 앞두고 있다. 자사 주요 제품에 적용함으로써 제품에 대한 사용자 신뢰도를 한층 높일 예정이다. 기존 보유하고 있는 딥러닝 모델의 설계와 구축, 데이터 수집 등 다양한 관련 특허기술을 기반으로 제품을 고도화하기 위한 다양한 연구개발을 이어갈 계획이다.

이예하 뷰노 대표는 "연구 성과는 최근 챗GPT 열풍 등 인공지능에 대한 전세계적인 논의가 활발하게 이뤄지는 가운데 세계 최고 권위 학회에서 뷰노의 연구개발 역량을 입증했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

이어 "의료 분야에서의 인공지능 활용이 태동기를 넘어 성숙기에 진입하고 있다"며 "더 많은 임상 현장에 제품을 적용하고 제품의 지속적인 고도화를 이어가겠다"고 덧붙였다.

박형수 기자 parkhs@asiae.co.kr