[ZDNet] 하이퍼커넥트, AI컨퍼런스 CVPR서 ‘이미지 분류 기술’ 발표

# KeyPoint: 이미지 분류에서 '범주 불균형' 다루는 기술

영상 기술 기업 하이퍼커넥트(대표 안상일)가 딥러닝 분야 컨퍼런스 'CVPR 2021'에서 '이미지 분류에서 클래스가 불균형할 때 학습 데이터의 클래스 분포에 대한 사전 정보를 제거해 해결하는 방법' 논문을 통해 이미지 분류 관련 연구 성과를 발표.
+ CVPR 2021은 6월19일부터 25일까지 온라인으로 개최.
+ 'CVPR'(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)은 국제 전기 전자 공학회(IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers)와 국제 컴퓨터 비전 재단(CVF, Computer Vision Foundation)이 1983년부터 공동 주최하는 AI 컨퍼런스.

하이퍼커넥트가 이번 CVPR 2021에서 발표하는 논문은 '연구'에서는 흔히 간과되지만 실제 서비스 적용 시 중요한 '롱테일 이미지 분류' 문제 해결에 대한 내용
+ '롱테일 이미지 분류': 학습에 사용되는 이미지가 한쪽은 매우 많은 것에 비해 다른 쪽은 매우 적은 경우이며, 인공지능이 '다수 범주 샘플'로 편향되는 것을 줄이는 기술.

추가로 하이퍼커넥트는 설립부터 글로벌 시장을 목표로 혁신기술에 회사의 역량을 집중해 왔다. 가볍고 빠른 '온디바이스 AI(On-device AI)'를 개발하는 데 집중해 2017년 2월 온디바이스 A' 기반의 이미지 인식 기능을 글로벌 영상 메신저 '아자르'에 탑재하는 데 성공함.
+ 온디바이스 AI: 서버에 데이터를 보내지 않고 사용자 기기에서 실시간 데이터 처리를 통해 AI를 구현하는 기술

# 느낀점: 데이터는 항상 이 데이터를 이만큼 정해두지 않는 것이 많기에 편향될 수밖에 없는 것 같다, 이를 검토하여 전처리하는 과정은 상당히 귀찮으면서 오래걸리기 마련이다. 하지만 데이터를 유지하고 롱테일문제를 해결할 수 있는 것이라면 CVPR에 실릴정도로 좋은 논문일 것 같다. 물론 읽어보진 않았지만 신문까지 나올정도면 이미 좋은 논문이라는 것이므로..
처음에는 그런 욕심이 없었지만 점점 이 분야에 입문하면서 좋은 논문 하나 써보고 싶다.

# 참고 : zdnet.co.kr/view/?no=20210316141304

하이퍼커넥트, AI컨퍼런스 CVPR서 ‘이미지 분류 기술’ 발표