AAAI는 1979년 설립된 글로벌 학회로, 매년 세계적인 인공지능 연구기관과 각 국 대표 기업 등이 참석해 최신 인공지능 기술 및 연구 성과를 공유하는 컨퍼런스를 개최한다. 37회째를 맞은 올해 AAAI 2023은 7일부터 14일까지 미국 워싱턴DC에서 개최된다.
이번 연구는 인공지능이 사용자에게 제시하는 결과의 신뢰성을 높이기 위해 수행됐다. 뷰노 연구팀은 딥러닝 모델이 ‘분포 외 데이터(out-of-distribution data)’를 스스로 탐지하는 알고리즘을 개발했다. 분포 외 데이터란 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 의미한다.
가령 안저(fundus) 영상을 학습한 인공지능 의료기기에 다른 모달리티(modality)의 영상 및 이미지를 넣는 경우, 인공지능이 해당 이미지로 분석한 결과값이 불확실 수 있다는 정보를 제공해야 한다. 특히 의료 영역에서의 진단 보조나 자율주행차 등 인공지능의 신뢰성과 안전성이 중요한 분야에서는 인공지능이 자신이 학습한 범주 외의 데이터에 대해서는 명확한 정보를 알려주는 것이 필요하다. 해당 분야에서는 사용자가 인공지능의 결과값을 잘못 해석할 수 있는 위험성을 줄이는 것이 정확한 답을 제공하는 것만큼 중요하기 때문이다.
뷰노는 해당 알고리즘 및 기술에 대한 특허 등록을 앞두고 있으며, 향후 자사 주요 제품에 적용함으로써 제품에 대한 사용자들의 신뢰도를 한층 높일 예정이다. 또 기존 보유하고 있는 딥러닝 모델의 설계와 구축, 데이터 수집 등 다양한 관련 특허기술을 기반으로 제품을 고도화하기 위한 다양한 연구개발을 이어갈 계획이다.
이예하 뷰노 대표는 “이번 연구 성과는 최근 챗GPT 열풍 등 인공지능에 대한 전세계적인 논의가 활발하게 이뤄지는 가운데 세계 최고 권위 학회에서 뷰노의 연구개발 역량을 입증했다는 점에서 의미가 크다”며 “의료 분야에서의 인공지능 활용이 태동기를 넘어 성숙기에 진입하고 있는 만큼 더 많은 임상 현장에 제품을 적용하고 제품의 지속적인 고도화를 이어가겠다”라고 말했다.
임혜정 기자
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