위성 AI 토탈 솔루션 기업 텔레픽스가 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회 ICLR(The International Conference on Learning Representations·표현 학습 국제 학회)에 자사의 연구 성과 2건이 선정됐다고 22일 밝혔다. 2건의 논문 중 텔레픽스 연구진 단독으로 수행한 1건은 인공위성 영상 분야에서 1위를 차지해 최고학술논문상을 수상했다.
ICLR은 데이터로부터 유의미한 표현을 자동으로 학습하는 딥러닝 기술(표현 학습)을 중심으로 한 연구를 다루는 국제 학회로, NeurIPS(신경정보처리시스템학회), ICML(국제머신러닝학회)와 함께 구글 스칼라(Google Scholar)가 발표하는 h5 인덱스(최근 5년간 발표된 논문들이 인용된 횟수의 중앙값) 기준 인공지능 및 기계학습 분야 최상위 학회로 꼽히고 있다.
스티브 주임연구원을 중심으로 한 텔레픽스 연구진은 ‘인페인팅 디퓨전 모델을 통한 원격탐사 분야의 퓨샷 세그멘테이션 문제 해결’ 논문으로 ‘원격탐사를 위한 머신러닝 워크숍’에서 최고학술논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 본 논문은 디퓨전 기반 이미지 인페인팅(image inpainting) 기법을 활용, 위성영상 학습 데이터가 부족한 상황에서도 높은 객체 분할 성능을 달성할 수 있는 방법을 제안한다. 새로운 클래스 객체를 위성영상에 자연스럽게 채워 넣는 방식으로 예시를 생성하고, 이를 통해 학습 데이터를 효과적으로 늘림으로써 딥러닝 모델의 일반화 성능을 저해하는 과적합 문제를 완화한다.
이번 ICLR 2025에 채택된 또 하나의 논문인 ‘주기적 신호 학습을 위한 신경 함수’는 기저 신호가 공간적 또는 시간적으로 주기성을 갖는 경우, 측정값으로부터 주기적인 패턴을 추출하고 이를 신호 표현에 활용하는 새로운 네트워크 아키텍처를 제안했다. 위성영상으로 식생, 기후 변화와 같은 주기적인 환경 변화를 모니터링할 때, 촬영 간격이 긴 구간에서도 주기성을 기반으로 데이터를 예측해 연속적인 모니터링이 가능해진다. 해당 논문은 텔레픽스 AI연구팀의 조우진 연구원이 제1저자로 참여했다.
권다롱새 텔레픽스 최고데이터사이언티스트(CDS)는 “지난해 뉴립스(NeurlPS)에 이어 또 한 번 세계 최고 권위의 AI 학회에서 텔레픽스의 연구 성과를 인정받아 기쁘다”며 “텔레픽스가 연구한 방법은 특수한 모델 아키텍처나 복잡한 학습 전략이 필요한 기존의 방식에 비해 비교적 간단히 제한된 데이터 환경에서 객체 분할 성능을 크게 향상시킬 수 있어 실제 원격탐사 분야에 큰 잠재력이 있을 것으로 기대한다”고 전했다.
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