박새롬·김영훈 성신여대 교수, 국제 저명 AI 콘퍼런스 'NeurIPS' 논문 발표

박새롬·김영훈 성신여대 교수, 국제 저명 AI 콘퍼런스 'NeurIPS' 논문 발표 (왼쪽부터) 박새롬 융합보안공학과 교수, 김영훈 통계학과 교수/성신여대 제공 성신여대(총장 양보경)는 박새롬 융합보안공학과 교수와 김영훈 통계학과 교수가 지난 6일부터 12일까지 캐나다 밴쿠버에서 열리는 'NeurIPS 2020'에서 연구논문을 발표했다고 9일 밝혔다. NeurIPS(Neural Information Processing Systems, 신경정보처리시스템학회)는 세계 최고 권위의 인공지능 컨퍼런스 중에 하나로 머신러닝, 빅데이터, 시청각 정보처리 등 다양한 인공지능 분야의 연구들이 발표되는 학회이다. 박새롬 융합보안공학과 교수는 이성윤, 이재욱(서울대) 교수와 함께 공동 연구한 'Lipschitz-Certifiable Training with a Tight Outer Bound' 논문을 통해 인공지능 알고리즘의 취약점 중에 하나인 적대적 공격(adversarial attacks)에 견고한 모형을 학습하기 위한 방법론을 제안했다. 입력 데이터에 특정 크기 이내의 모든 가능한 노이즈가 추가되는 공격에 대해서는 같은 예측을 할 수 있도록 해당 영역을 포함하면서도 타이트한 외부 경계를 Lipschitz 분석과 interval 연산을 이용해서 효율적으로 계산하는 방법이다. 규모가 큰 딥러닝 모형에 대해서도 12배 정도 빠르게 보증 가능한 학습(certifiable training)을 가능하도록 했으며 일반 정확도와 공격에 대한 정확도를 모두 향상할 수 있었다. 김영훈 통계학과 교수는 김일두, 김성웅(카카오브레인 AI팀) 과 함께 공동 연구한 'Learning Loss for Test-Time Augmentation' 논문을 통해 이미지를 분류하는 딥러닝 모델이 현실 상황에서 좀 더 신뢰성 높게 작동하도록 예측 단계에서 데이터를 효율적으로 증폭시키는 방법을 제안했다.