 인공지능 초분광 솔루션 기업 엘로이랩(대표 유광선)은 세계적인 AI 학회인 'Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)'에서 데이터 내 노이즈 레이블 문제를 해결하기 위한 'FastSimiFeat' 알고리즘을 발표했다고 밝혔다.
올해 33회를 맞이하는 CIKM은 구글 스칼라 및 BK21 Computer Science 분야에서 최고 수준의 국제 학술대회로 손꼽히며, 미국 아이다호 주 보이즈에서 10월 21일부터 25일(현지시간) 까지 진행되었다.
엘로이랩 연구팀은 FastSimiFeat 알고리즘을 통해 사전 학습된 모델의 특징 벡터와 k-NN 방식을 결합하여 훈련 없이도 데이터 노이즈를 정확히 검출하고 수정할 수 있는 방안을 제시했다.
이 알고리즘은 혼동 행렬을 활용해 노이즈 비율을 추정함으로써 추가적인 학습 없이도 높은 성능을 유지하며, 기존 방식 대비 최대 20배 빠른 검증 및 수정 속도를 자랑한다.
또한, CIFAR10/100 데이터셋에서는 기존 대비 최대 5.18배 낮은 테스트 오류율을 기록해 주목받았다.
엘로이랩 연구팀은 FastSimiFeat이 의료, 금융과 같이 데이터 정확성이 중요한 산업에 널리 적용될 수 있을 것이라고 전망하며, 빠르고 효율적인 데이터 처리가 필요한 다양한 산업에 활용될 수 있음을 강조했다.
엘로이랩 유광선 대표는 “이번 발표를 통해 엘로이랩이 세계적 기술력을 입증했으며, 앞으로도 AI 기술력 강화를 통해 산업 발전에 기여할 것”이라고 밝혔다.
정진 기자 peng1@asiae.co.kr
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