AI 이미지 분석 사례. 판다곰 사진 원본(왼쪽)과 노이즈 낀 판다곰 사진. 사람은 원본사진, 노이즈 낀 사진 모두 판다곰으로 인식하지만, AI는 노이즈로 인해 긴팔원숭이라는 잘못된 판단을 내릴 수 있다. LG CNS 다양한 유형의 노이즈를 분석하고 AI를 학습시켜 오류 발생확률을 현저히 낮췄다. /LG CNS
LG CNS가 인공지능(AI) 학회인 '인공신경망 학회(NeurIPS)' 주최 AI 경진대회에서 톱5에 진입하는 성과를 거뒀다고 20일 밝혔다.
LG CNS는 NeurIPS의 AI 경진대회 중 '이미지 인식 AI 대회' 에서 미국 카네기멜론대(1위), 중국 칭화대(2위), 캐나다 몬트리올 고등기술대(3위)에 이어 4위에 올랐다.
상위 5개 수상팀 가운데 기업은 LG CNS가 유일하다.
올해 대회에는 총 340개 팀이 참가했으며 7월 말부터 약 3개월간 진행됐고, 12월 최종 결과가 나왔다. LG CNS는 글로벌 톱5 성과를 인정받아 NeurIPS 콘퍼런스에 초청돼 AI 딥러닝 기술을 발표했다.
이번 AI 경진대회는 AI의 이미지 분석 시 취약점을 공략해 상대팀을 공격하는 공격진과 취약점을 방어하는 수비진으로 나누어 진행됐으며, LG CNS는 수비진 측으로 참가했다.
공격진은 인물, 동물, 각종 사물 등의 사진에 다양한 유형의 노이즈를 삽입하고, 수비진은 정확한 AI 알고리즘을 만들어 얼마나 이미지를 잘 판별하는지를 평가 받았다.
AI 이미지 분석은 노이즈를 얼마나 판별해 내는지가 핵심 기술이다.
예를 들어, 판다곰(동물) 사진에 노이즈를 삽입했을 경우, 사람은 판다곰으로 정확히 판단하지만 AI는 눈이 아닌 각각의 데이터(픽셀)로 판단하기 때문에 긴팔원숭이로 잘못 인식하는 경우가 있다.
또한 전자제품에 들어가는 유리기판 제조 생산 공장에서는 부품 불량의 원인이 되는 기포와 먼지를 구별해 내는 것이 중요한데, LG CNS AI 이미지 분석 기술을 활용하면 오류 발생 확률을 현저히 낮추고, 불량 판정률은 높일 수 있다.
LG CNS AI 이미지 분석 기술은 제조 공장에서 불량 여부를 판별하는 비전검사 영역에 이미 적용돼있다.
LG CNS 관계자는 "이번 세계적 AI 경진대회를 통해 LG CNS의 AI 이미지 분석 기술이 전 세계적으로도 우수하다는 것을 입증했다"면서 "최근 AI 기술 기반의 자율주행차 시범운행이 본격화되면서 이미지 분석 AI 기술에 대한 관심이 증가하고 있어 자율주행차의 사고 방지에도 도움을 줄 것으로 기대하고 있다"고 말했다.