현대차그룹의 AI 전문 조직인 AIRS컴퍼니와 서울대학교가 공동으로 진행한 AI 연구 결과가 컴퓨터 비전 분야에서 세계적으로 저명한 국제 컨퍼런스 ICCV(International Conference on Computer Vision) 2021에 선정된 것입니다.
ICCV는 지난 34년간 컴퓨터 비전과 인공지능 기술 발전을 견인한 세계 최고 권위의 학술대회입니다. ICCV는 컴퓨터 비전과 관련된 주요 컨퍼런스와 공동 워크숍을 통해 세계적인 인공지능 분야의 전문가들이 최첨단 기술력을 선보이며, 학계 및 산업 연구자들 사이에서 학술적 가치를 공유하는 행사로 인정받고 있습니다.
• ‘Meta-Learning with Task-Adaptive Loss Function for Few-shot Learning’
Few-shot learning 문제에 대한 해법 중 하나인 meta-learning에는 여러 종류가 있습니다. 그중 하나인 MAML(Model Agnostic Meta-Learning)은 소량의 새로운 데이터 학습에 잘 적응할 수 있는 초기 파라미터 값을 찾는 방법으로서, 단순함과 유연함이라는 장점이 있는 반면 일반화 성능은 다소 낮다는 단점을 지니고 있습니다. 이 단점을 극복하고자 본 논문에서는 기존의 고정된 loss 함수 대신 task-adaptive loss 함수를 학습하도록 하여 최종적으로는 few-shot learning의 성능을 더 높일 수 있다는 것을 보여 주었습니다.
• ‘Viewpoint-Agnostic Change Captioning with Cycle Consistency’
두 이미지 사이의 차이를 설명하는 Change captioning 성능을 향상하기 위한 방법에 대한 논문입니다. 본 연구에서는 viewpoint와 밝기 변화에 강인하기 위해 두 이미지의 차이를 입력으로 하는 Encoder를 이용하며, 더 풍부한 captioning을 위해 생성된 text를 before 이미지와 합성하여 이를 after 이미지와 비교하는 cycle consistency 모듈을 추가하여 좋은 captioning 성능을 보여주었습니다.
• ‘Pano-AVQA: Grounded Audio-Visual Question Answering on 360° Videos’
본 논문은 Audio-Visual signal 사이의 semantic relationship에 대한 이해를 통해 Panoramic Video Understanding 연구에서 활용하고자 Panoramic 환경에서 Audio-Visual Question and Answering Task를 제안하는 논문입니다. 본 논문에서는 이 새로운 Task를 수행하기 위해 수집한 dataset과 benchmark를 위한 framework를 최초로 제안합니다.
현대차그룹과 서울대는 지난 2018년 AI 컨소시엄 MOU 협약 후, 3년간 공동연구를 진행하고 있습니다. AI 컨소시엄은 약 50여명의 AIRS컴퍼니의 연구원과 서울대 교수진 및 학생으로 구성돼 있으며, 공동연구를 통해 국내 인공지능 생태계를 조성하고 원천 기술 확보를 장려하고 있습니다. 참고로 위 ICCV에 선정된 3편의 논문 외에도 서울대와의 공동연구로 완성한 논문 3편도 EMLNP, NeurIPS 등 세계 유수 학회에 제출하였고 결과를 기다리는 중입니다.
이와 같은 AIRS컴퍼니의 연구 활동은 R&D, 자동차 제조 및 생산, 모빌리티 등 현대자동차의 전반적인 비즈니스 및 서비스에 적용됩니다. 아울러 현대차그룹의 기술력을 AI 학계에 널리 알리고, 우수한 연구 인력들의 채용과 더불어 AI 분야의 기술력을 향상시키는 선순환 효과를 기대합니다.
이와 같은 AIRS컴퍼니의 연구 활동은 R&D, 자동차 제조 및 생산, 모빌리티 등 현대자동차의 전반적인 비즈니스 및 서비스에 적용됩니다. 아울러 현대차그룹의 기술력을 AI 학계에 널리 알리고, 우수한 연구 인력들의 채용과 더불어 AI 분야의 기술력을 향상시키는 선순환 효과를 기대합니다.
HMG 저널 운영팀
group@hyundai.comHMG 저널에서 제공되는 정보는 크리에이티브 커먼즈(CCL) 2.0 정책에 따라 콘텐츠의 복제와 배포, 전송, 전시 및 공연 등에 활용할 수 있으며, 저작권에 의해 보호됩니다. 단, 정보 사용자는 HMG 저널에서 제공하는 정보를 개인 목적으로만 사용할 수 있습니다.
HMG 운영정책 알아보기