데이터와 모델 기반 접근법 활용해 기술 개발
(내외방송=정지원 과학전문 기자) KAIST(한국과학기술원) 연구팀이 세계 최고 수준 인공지능(AI) 학회에서 최근 개최된 '세포 인식 기술 경진대회'에서 우승을 차지했다.
KAIST는 28일 '내외방송'에 보낸 자료에서 "윤세영 김재철AI대학원 교수 연구팀 'OSILAB(이기훈, 김상묵 박사과정과 김준기 석사과정)'은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능이 자동으로 세포를 인식하는 MEDIAR(메디아) 기술을 개발해 1위를 달성했다"고 밝혔다.
이 대회는 뉴립스(NeurIPS, 신경정보처리시스템학회)가 개최했으며 국제머신러닝학회(ICML)과 표현학습국제학회(ICLR)와 함께 세계적인 기계학습 및 인공지능 분야 학회로 꼽힌다.
세포 인식은 생명과 의료 분야에서 시작을 의미하는 중요한 기반 기술이지만, 다양한 이유로 인공지능이 학습하기 어려운 분야로 알려져 있다.
연구팀은 '데이터 기반 접근법'과 '모델 기반 접근법'을 활용해 기계학습에서 소수의 학습 데이터를 더 효과적으로 이용해 성능을 높이는 MEDIAR 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 정확하게 세포를 인식하고, 고해상도 이미지를 빠르게 연산할 수 있다는 것을 보여 대회에서 좋은 성과를 얻을 수 있었다.
연구팀은 개발자 플랫폼인 '깃허브(GitHub)'를 통해 이 기술을 전면 공개할 예정이다.
윤 교수는 "MEDIAR는 기상 예측이나 자율주행처럼 이미지 속 다양한 형태의 개체 인식을 통해 정확한 예측이 필요한 많은 분야에 적용할 수 있다"고 말했다.
'OSILAB' 팀을 이끈 이기훈 박사과정은 "새로운 문제에 끊임없이 도전하자는 것이 연구팀의 기본 정신"이라고 강조했다.
