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보도자료

네이버, 400여명의 국내외 AI 연구자와 견고한 AI 기술 생태계 만든다

2018.03.30
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네이버, 400여명의 국내외 AI 연구자와 견고한 AI 기술 생태계 만든다

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<NAVER AI 콜로키움 2018> AI 연구자들의 최대 산학 학술 행사

네이버, 400여명의 국내외 AI 연구자와 견고한 AI 기술 생태계 만든다

김광현 리더, “AI기술로 검색과 AI 플랫폼간 경계 없어…글로벌 수준의 AI 기술 시너지 발휘할 것”

김성훈 리더, “네이버와 라인의 우수한 인재, 대규모 검색 서비스 및 글로벌 경험, 엄청난 규모의 데이터와 인프라는 AI 기술 연구에 최적”

검색, 추천, 자연어처리, 비전, 모빌리티, 로보틱스 등을 주제로 12개 세션 32개 아젠다로 진행

 

2018-03-30

 

네이버㈜(대표이사 사장 한성숙)는 30일 그랜드 인터컨티넨탈 호텔에서 국내외 AI연구자들을 초청해, 네이버가 연구 중인 AI 기술과 실제 서비스 적용 노하우를 공유하고 이들과 전문적 식견을 나누는 대규모 AI산학 학술 행사 <네이버 AI 콜로키움 2018>을 진행한다.

 

올해로 3회째를 맞이한 이 자리에는, 국내외 39개 대학의 400여명의 AI분야 교수와 대학원생들이 ▲12개 세션의 32개 아젠다 ▲23개 포스터/데모 세션을 통해 네이버 서치&클로바와 네이버 랩스의 개발자들과 AI 기술을 주제로 다양한 논의를 이어나갈 예정이다.

 

기조연설을 맡은 서치&클로바 김광현 리더는 “콜로키움 행사는 기술을 주제로 외부 전문가들과 소통하고 싶은 네이버 개발자들의 오랜 바람으로 만들어진 자리”라는 인사로 행사를 시작했다.

 

김 리더는, 검색 기술을 주제로 시작한 콜로키움이 2년만에 AI로 주제를 선정한 배경에 대해, “AI기술로의 패러다임 전환이 빨라지면서 네이버의 검색 플랫폼과 AI플랫폼인 클로바 간 기술의 경계는 이미 없어졌으며, 서치&클로바와 같은 조직 통합도 이를 반영한 것”이라 설명했다.

 

이어, 라인 플랫폼을 통한 검색의 해외 도전 및 네이버와 라인이 보유한 AI 기반 기술을 중심으로 다양한 디바이스와 콘텐츠를 연결하는 AI생태계에 대해 소개하며, “서치&클로바는 검색과 AI플랫폼 구분 없는 글로벌 수준의 AI기술 시너지를 발휘하겠다”는 의지를 밝혔다.

 

기조 연설에 이어 발표를 맡은 서치&클로바의 김성훈(Sung Kim)리더는 컴퓨터가 인간적인 방식으로 소통하기를 원하며 연구하고 있는 ▲음성인식(말 알아듣기) ▲자연어처리(말귀 알아듣기) ▲음성합성 ▲비전/동영상 ▲머신러닝/딥러닝 모델 연구에서 한발 더 나아가 ▲화자인식 ▲감정인식 ▲립리딩(입술읽기) ▲동작인식 ▲상황인식 ▲사용자 히스토리 이해 ▲ 복잡한 질의 이해 ▲동영상 등 콘텐츠를 생성하고 요약할 수 있는 AI 기술 연구가 필요함을 설명했다.

 

또한, “네이버와 라인이 보유한 우수한 인재, 대규모 검색 서비스 경험, 글로벌 경험, 엄청난 규모의 데이터와 인프라, NSML(Naver Smart Machine Learning)은 AI 기술 연구에 최적”이라며 참석자들에게 보다 적극적인 연구 협력을 당부했다.

 

현재 네이버는 국내외 대학의 AI 전공 교수들과 함께하는 30여개의 산학과제, 네이버 랩스 유럽과의 연구 협력, 대학생/대학원생 인턴쉽 운영, ‘네이버-HKUST(홍콩과기대) AI 연구소’ 개소 준비 등을 통해, AI 기술 개발을 위한 생태계를 넓혀가고 있다.

 

이 행사에서 네이버 서치&클로바와 랩스의 AI 엔지니어들은 ▲search (스팸을 검출하고 의미적으로 유사한 내용을 찾는 기술) ▲ recommendation(취향에 맞는 식당, 상품, 뉴스를 추천하는 기술) ▲ language understanding (글로 씌어졌거나 소리로 된 사람의 언어를 컴퓨터가 이해하는 기술) ▲ dialog management (사람과 주고 받는 대화를 이해하는 기술) ▲voice synthesis (클로바 스피커, 네이버 뉴스,파파고, 어학사전, 오디오클립에서 활용하고 있는 음성합성기술) ▲ computer vision(컴퓨터가 사람처럼 이미지를 이해하는 기술) ▲NSML (naver smart machine learning: 딥러닝 실험 시, 개발자가 모델링 자체에만 집중하여 실험을 편하게 해주는 기술) ▲mobility and location intelligence 관련 기술 등을 세부 세션 주제로 공개한다. (끝)

 

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