-노이즈 데이터 처리 혁신적인 AI 알고리즘 발표 – 검증 및 수정 시간과 비용 절감 및 정확도 향상 기대

인공지능 초분광 솔루션을 제공하는 엘로이랩(대표 유광선)이 데이터 내 노이즈 레이블 문제를 해결하는 ‘FastSimiFeat’ 알고리즘을 세계적 AI 학회 ‘Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)’에서 발표했다고 밝혔다.

CIKM은 올해로 33회를 맞는 국제적 AI 학회로, 구글 스칼라와 BK21 Computer Science 분야의 우수 학술대회 목록에서 최상위를 차지할 만큼 신뢰성과 연구 성과가 높은 학회로 알려져 있다. 2024년에는 10월 21일부터 25일(현지시간)까지 미국 아이다호 주 보이즈에서 열렸다.

엘로이랩의 연구팀은 이번 연구에서 ‘FastSimiFeat’ 알고리즘을 개발해 별도의 훈련 없이도 데이터 내 노이즈 레이블을 효율적으로 검출하고 수정할 방법을 제시했다. 이 알고리즘은 사전 학습된 모델의 특징 벡터와 k-NN 방식을 활용해 노이즈 레이블을 검출하며, 혼동 행렬을 사용해 노이즈 비율을 추정함으로써 재학습 없이도 높은 성능을 유지한다. 엘로이랩은 이를 통해 기존 대비 최대 20배 더 빠르게 노이즈 검증 및 수정이 가능하며, CIFAR10/100 데이터셋에서 기존 대비 최대 5.18배 낮은 오류율을 달성했다고 밝혔다.

엘로이랩은 FastSimiFeat 알고리즘이 의료 및 금융 등 데이터의 정확성이 중요한 분야에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

유광선 엘로이랩 대표는 “이번 학회를 통해 엘로이랩의 글로벌 기술력을 인정받아 기쁘다”며 “AI 기술 선도 기업으로서 앞으로도 고도화된 솔루션을 통해 업계를 선도해 나가겠다”고 전했다.