디어젠이 이미지 인식 국제 경진대회 ‘ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC) 2016’에서 세계 10위에 선정되었습니다. 인식 에러율 3.5%로(인간 4%) 작년 우승자 마이크로소프트 연구소의 에러율보다 향상된 결과입니다. 인식 에러율 3.5%로(인간 4%) 작년 우승자 마이크로소프트 연구소의 에러율보다 향상된 결과입니다.
‘ILSVRC’은 전 세계 인공지능 경연 대회이며, 대용량의 이미지 데이터를 주고 이미지 인식 알고리즘의 성능을 평가하는 대회입니다. 2010년부터 매년 개최되는 이미지넷 대회는 구글, 마이크로소프트, 바이두, 아마존 등 세계적 IT기업들이 출전하는 대회로 본 대회에서 우승한 알고리즘들은 컴퓨터 비전 분야 발전에 큰 역할을 해왔습니다.
디어젠은 Imagenet Task 2a:classification 분야에서 자체 개발한 DRSN(Dual Residual Swapout Network)알고리즘을 통해 인식에러율 3.5%의 결과로 세계 10위를 달성하였습니다. 이는 인간의 인식에러율 4%보다 0.5% 향상한 결과이며, 2015년 대회에서 우승한 마이크로소프트 연구소의 에러율보다 향상된 결과입니다.
디어젠이 출전한 물체 인식 부문은 10만 개의 영상을 1천 개의 카테고리로 나눠 물체 영상을 정확하게 분류하는 것이 관건으로 이를 위해 주어진 120만 개의 학습 영상에서 물체를 정확하게 인식하는 인공지능 및 딥러닝 기술이 필수적입니다.
디어젠의 대회 출전 모델인 DRSN(Dual Residual Swapout Network)은 2015년 대회 우승 모델인 Residual Network를 수정 및 발전시킨 모델입니다. ResNet은 더욱더 복잡한 딥러닝 네트워크 설계가 가능하게 한 모델입니다. 디어젠은 한 단계 더 나아가 Swapout 개념을 도입하여 모델의 복잡도는 두 배로 올리면서 Shallow Network의 Gradient Vanishing 문제를 줄여주는 모델을 설계하였습니다. 이를 통해 기존 모델보다 성능을 올리면서 모델의 과적합 문제를 줄일 수 있었습니다.
연구를 진행한 박성수 연구소장은 “딥러닝 모델의 발전 속도는 상상 이상입니다. 이번 대회 결과를 통해 이미지 인식에서도 인공지능이 인간의 인식률을 뛰어넘었습니다. 이러한 딥러닝 기술은 이제 음성 인식, 이미지 인식뿐 아니라 바이오, 메디컬, 제조, 경영, 금융, 광고 등 전 산업 영역으로 확대될 것입니다”며, “디어젠은 세계적으로 인정받은 딥러닝 기술을 토대로 바이오, 메디컬 영역에서 인공지능 기술을 리딩하는 업체가 될 것으로 확신합니다.”고 말했습니다.
ILSVRC 2016 대회의 성과를 통해 기술력을 입증한 디어젠은 자체 개발한 인공지능 기술의 현재 수준을 파악했으며, 지속적인 R&D을 바탕으로 딥러닝 기반 신약개발모델을 구축하는 연구에 박차를 가할 것입니다.
더하여, 이번 대회 수상 결과 통해 세계적인 Computer Science 학회인 ECCV(European Conference on Computer Vision)에 초대되어 Poster Presentation을 하였습니다.
[ECCV conference Poster]