- AI 학습 성능·효율성 높이는 새로운 방법론 제시
- 의료 영상 빅데이터 영상 분석 정확도 향상 기대

의료 AI 기업 제이엘케이는 자사가 개발한 인공지능 학습원천 기술의 국내 기술 특허 취득에 성공했다고 9일 밝혔다.

특허청에 따르면 제이엘케이가 출원한 '정규화된 합성곱 신경망 시스템과 합성곱 신경망 정규화 방법'은 이달 기술 특허 등록이 최종 결정됐다. '정규화된 합성곱 신경망 시스템과 합성곱 신경망 정규화 방법'은 인공신경망을 나타내는 행렬에 정규화 방법론을 적용해 학습 성능과 효율성을 높일 수 있는 새로운 수학적 방법론이다.

제이엘케이 측은 이 방법론을 통해 의료 영상과 같이 픽셀 정보가 다양한 빅데이터 영상을 인공지능이 더욱 효율적이고 정확하게 학습하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대한다고 설명했다.

방법론은 합성곱 신경망에서 손실 함수의 기울기 값과 가중치의 갱신 경로의 변동을 감소시키는 정규화된 합성곱 신경망 시스템을 제공하는 것을 골자로 한다. 이를 통해 검증 데이터를 입력했을 때의 출력 데이터와 정답 데이터 사이의 오차를 줄여 궁극적으로는 인공지능의 정확도를 높일 수 있다.

제이엘케이 김동민 대표는 “정규화된 합성곱 신경망 시스템과 합성곱 신경망 정규화 방법으로 제이엘케이의 인공지능 원천 기술 역량을 다시금 검증받게 됐다"며 "의료 AI 전문 기업이라는 명성에 걸맞게 인공지능 기술력 향상에 집중해 양질의 솔루션을 개발하는 데 주력하겠다"라고 말했다.

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이종균 기자 press@healthinnews.co.kr

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