bar_progress

아시아경제 최신 기획이슈

구광모의 AI 싱크탱크 첫 성과…'설명하는 AI' 기술 개발

최종수정 2021.02.25 11:06 기사입력 2021.02.25 11:06

댓글쓰기

LG AI연구원, 세계 권위 학회서 논문 2편 발표
토론토대와 공동 연구 진행
설명하는 AI, 의료·금융 분야 적용기대
연속학습 AI, 메모리 용량 줄이고 성능 40% 향상

[아시아경제 우수연 기자]LG그룹의 인공지능(AI) 기술 전담 조직인 ‘LG AI연구원’이 출범 이후 첫 성과를 냈다. 구광모 LG그룹 회장의 직접 힘을 실으며 LG그룹의 신사업으로 각광받고 있는 AI 분야에서 의미있는 성과를 내기 시작했다는 점에서 업계 안팎의 관심이 집중된다.


25일 LG AI연구원은 세계 최고 권위의 인공지능 학회인 국제인공지능학회(AAAI)를 통해 ‘설명하는 AI’와 ‘연속 학습 AI’ 분야 논문 2편을 발표했다. AAAI는 매년 유수의 글로벌 AI 연구기관이 논문을 발표하며 각국의 AI 경쟁력을 가늠할 수 있는 세계 권위의 AI 학회다.

이번 연구는 2018년 LG가 ‘토론토 AI연구소’를 함께 설립한 캐나다 토론토대학교와 공동으로 진행했다. 또한 LG가 기존 AI 전담 조직을 승격시켜 지난해 연구원으로 공식 출범한 이후 이뤄낸 첫번째 성과라는 점에서 의미가 있다.


구광모의 AI 싱크탱크 첫 성과…'설명하는 AI' 기술 개발
썝蹂몃낫湲 븘씠肄


LG AI연구원의 ‘설명하는 AI’는 단순히 결과만 알려주는 AI가 아니라 어떤 근거를 바탕으로 결과가 도출됐는지 논리적으로 쉽게 설명하는 기술을 말한다. 예를 들면 엑스레이(X-Ray) 촬영 이미지를 AI가 분석한 뒤 단순히 특정 신체 부위의 이상 유무 뿐만아니라 이에 대한 판단 근거까지 자세하게 설명해주는 방식이다. 이 기술은 의료, 금융, 법률 등 AI 개발의 핵심 분야에서 광범위하게 사용될 것으로 기대된다.


LG AI연구원은 콘스탄티노스 플라타니오티스 토론토대 교수팀과 공동 연구를 진행하며 기존 대비 설명의 정확도와 충실도를 높였으며 이를 영상 인식 관련 분야에서 활용할 수 있도록 개발했다. AI 분야에서 선두 주자로 손꼽히는 구글조차도 초기 연구 단계 수준에 머무르고 있는 분야에서 국내 기업이 성과를 냈다는 데 의의가 있다고 LG는 설명했다.

또 다른 신기술인 ‘연속 학습 AI’는 AI가 데이터를 순차적으로 학습하는 기술이다. 마치 사람처럼 단기 메모리를 사용해 과거의 중요한 데이터들을 저장하고 새로 학습한 내용들을 바탕으로 종합적인 판단을 할 수 있게 한다.


그동안 AI 학습 분야에서는 많은 양의 데이터를 학습하면 메모리 사용이 급증하고 데이터의 양을 줄이면 정확도가 떨어진다는 점이 최대 난제였다. LG AI연구원이 발표한 이번 기술은 AI가 학습할 때 사용하는 메모리는 줄이면서도 학습 성능은 기존 대비 최대 40%까지 향상시켰다.


구광모 LG그룹 회장

구광모 LG그룹 회장

썝蹂몃낫湲 븘씠肄


LG그룹은 AI분야 원천 기술 확보 및 생태계 조성을 위해 전방위적 노력을 기울이고 있다. 2018년부터 캐나다 토론토대와 함께 AI연구소를 설립해 공동 연구를 이어오고 있으며, 지난해 12월에는 AI 싱크탱크 ‘AI연구원’ 공식 출범과 동시에 세계적인 석학 이홍락 미국 미시간대학교 교수를 영입하기도 했다.


LG그룹은 올해까지 AI 핵심 연구 인력 규모를 100여명으로 확대하고 맞춤형 교육 프로그램을 운영해 2023년까지 1000여명의 AI 전문가를 육성한다는 계획을 세우고 있다. 인재 확보와 연구개발을 위해 향후 3년간 2000억원을 투자한다.


배경훈 LG AI연구원장은 "AI 기술은 연구를 고도화해 고객들이 직접 기술의 발달을 체감할 수 있도록 하는 것이 목표"라며 "젊은 AI 인재를 지속적으로 영입하고 육성해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보하겠다"고 말했다.




우수연 기자 yesim@asiae.co.kr
TODAY 주요뉴스 "택시기사 잘생겨서"…허벅지에 얼굴 파묻고 추태 "택시기사 잘생겨서"…허벅지에 얼굴 파묻고 ... 마스크영역

<ⓒ경제를 보는 눈, 세계를 보는 창 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>

간격처리를 위한 class