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LGÀüÀÚ, ÃÖ°í ±ÇÀ§ AIÇÐȸ¼­ '·Îº¿¡¤¸ÞŸ¹ö½º ±â¼ú' ÀÔÁõ

LGÀüÀÚ°¡ ¼¼°è ÃÖ°í ±ÇÀ§ÀÇ ÀΰøÁö´É(AI) Çмú´ëȸ 'Ç¥Çö ÇнÀ ±¹Á¦ÇÐȸ(ICLR¡¤International Conference on Learning Representations) 2024'¿¡¼­ ¹ßÇ¥ÇÑ ³í¹®ÀÌ Àüü »óÀ§ 1%¿¡ ¿À¸£¸ç ±â¼ú ¸®´õ½ÊÀ» ÀÔÁõÇß´Ù.


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ÀÌ ¿¬±¸ ³í¹®À¸·Î ±¸µÎ ¹ßÇ¥(Oral Session) ´ë»óÀÚ·Î ¼±Á¤µÇ±âµµ Çß´Ù.
±¸µÎ ¹ßÇ¥´Â Çмú´ëȸ¿¡ Á¦ÃâµÈ ³í¹® Áß 1% À̳»¿¡ ÇØ´çÇÏ´Â ÃÖ»óÀ§ Æò°¡¸¦ ¹ÞÀº ¿¬±¸¿¡ ´ëÇؼ­¸¸ ÀÌ·ïÁø´Ù.


ÇÔ²² °ø°³ÇÑ ¸ÞŸ¹ö½ºÀÇ ÇÙ½É ±â¼úÀÎ 2D À̹ÌÁö ±â¹Ý 3D °ø°£ ÀçÇö ±â¼ú(H2O-SDF Two-Phase Learning for 3D Indoor Reconstruction using Object Surface Fields)'µµ ICLR 2024¿¡¼­ »óÀ§ 5% À̳» ³í¹®À¸·Î ¼±Á¤µÇ¸é¼­, Çмú´ëȸ¿¡ Âü¿©ÇÑ ±¹³» ±â¾÷ °¡¿îµ¥ ¿¬±¸ °á°ú°¡ ¸ðµÎ ÃÖ»óÀ§ ³í¹®À¸·Î µîÀçµÇ´Â ¼º°ú¸¦ ³Â´Ù.


±èº´ÈÆ LGÀüÀÚ ÃÖ°í±â¼úÃ¥ÀÓÀÚ(CTO) ºÎ»çÀåÀº "¼¼°èÀûÀ¸·Î ÀÎÁ¤ ¹ÞÀº LGÀüÀÚÀÇ AI ±â¼ú ¿ª·®À» Á¦Ç°°ú ¼­ºñ½º¿¡ Àû¿ëÇØ ½Ç»ýÈ°ºÎÅÍ ¹Ì·¡ °¡»ó °ø°£¿¡ À̸£±â±îÁö ´Ù¾çÇÑ ¿µ¿ª¿¡¼­ °í°´ÀÇ »îÀ» ´õ¿í Æí¸®ÇÏ°í Áñ°Ì°Ô ¸¸µé¾î ³ª°¥ °Í"À̶ó°í ¸»Çß´Ù.


ÇÑÆí, LGÀüÀÚ´Â Çмú´ëȸ ±â°£ Áß ±Û·Î¹ú AI ¿ì¼ö ÀÎÀç È®º¸¿¡µµ ³ª¼±´Ù.
Çмú´ëȸ Âü°¡ ¼®¡¤¹Ú»ç ÇлýµéÀ» ´ë»óÀ¸·Î LGÀüÀÚÀÇ ÃֽŠAI ±â¼ú ÇöȲ °øÀ¯ ¹× ä¿ë »ó´ã µîÀ» ÁøÇàÇÑ´Ù.
Áö³­ÇØ¿¡µµ ±Û·Î¹ú AI Çмú´ëȸ¿¡¼­ ä¿ë È°µ¿À» ÅëÇØ ¿ª·® ÀÖ´Â AI ¿¬±¸ÀÚµéÀ» ¿µÀÔÇÑ ¹Ù ÀÖ´Ù.



±èÇü¹Î ±âÀÚ khm193@asiae.co.kr
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