인공지능 초분광 솔루션 기업 엘로이랩(대표 유광선)은 데이터 내 노이즈 레이블 문제를 해결할 수 있는 ‘FastSimiFeat’ 알고리즘을 AI 학회 ‘Conference on Information and Knowledge Management(CIKM)’에서 발표했다고 15일 밝혔다.
CIKM은 올해로 33회째를 맞이하는 AI 학회로, 구글 스칼라 및 BK21 Computer Science 분야의 우수 학술대회로 자리잡고 있다. 2024년 행사는 10월 21일부터 25일(현지시각)까지 미국 아이다호 주 보이즈에서 진행됐다.
엘로이랩 연구팀은 FastSimiFeat 알고리즘을 통해 훈련 없이 데이터 내 노이즈 레이블을 효과적으로 검출하고 수정할 수 있는 솔루션을 제안했다. 이 알고리즘은 사전 학습된 모델의 특징 벡터에 k-NN(최근접 이웃) 방식을 적용해 노이즈 레이블을 검출하고, 혼동 행렬을 활용해 노이즈 비율을 추정해 재학습 없이 높은 성능을 유지할 수 있게 했다. 엘로이랩은 이를 통해 기존 방식 대비 최대 20배 빠른 검증 및 수정 시간을 실현하고, CIFAR10/100 데이터셋에서 기존 대비 최대 5.18배 낮은 테스트 오류율을 기록했다고 밝혔다.
엘로이랩 연구팀은 FastSimiFeat 알고리즘이 의료 및 금융과 같이 데이터 정확성이 중요한 산업에서 널리 적용될 수 있을 것으로 기대하며, 신뢰성 높은 데이터 처리가 필요한 다양한 산업에서 더욱 빠르고 효율적인 AI 모델 구현에 기여할 것이라고 설명했다.
유광선 대표는 “이번 CIKM 발표를 통해 엘로이랩의 글로벌 기술력을 인정받게 되어 기쁘다”며 “앞으로도 AI 기술 선도에 기여할 수 있는 연구와 개발에 더욱 힘쓰겠다”고 말했다.
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