2025.12.04 목요일
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토스, 세계 최고 권위 AI 학회 '뉴립스 2025'에 논문 등재 [이코노믹데일리] 모바일 금융 플랫폼 토스(비바리퍼블리카)가 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회에서 기술력을 입증했다. 토스는 자사 페이스모델링팀의 연구 논문이 ‘뉴립스(NeurIPS) 2025’에 채택됐다고 3일 밝혔다. 뉴립스는 머신러닝 및 신경정보처리 분야에서 가장 영향력 있는 학회로 논문 채택률이 약 20%에 불과할 정도로 진입 장벽이 높다. 이번 성과는 토스 이진우 연구원과 서울대학교 비전랩이 공동으로 진행한 것으로 토스의 AI 역량이 글로벌 무대에서 공식적으로 인정받은 첫 사례다. 등재된 논문의 핵심 기술은 ‘로컬 사전 정렬 기반 연합학습(FedLPA)’이다. 이는 개인정보 보호 규제로 인해 사용자 데이터를 중앙 서버로 전송할 수 없는 환경에서도 고성능 AI 모델을 학습할 수 있게 돕는 기술이다. 연구팀은 국가나 사용자 집단마다 데이터 특성이 다르거나 기존에 없던 새로운 유형의 데이터가 등장할 때 성능이 저하되는 기존 연합학습의 한계를 극복했다. ‘인포맵’ 기반의 군집화 기술과 학습 안정성을 높이는 정렬 기법을 결합해 데이터 분포를 알기 어려운 악조건 속에서도 새로운 범주를 정확히 찾아내는 성과를 거뒀다. 이진우 연구원은 “규제로 인해 데이터를 서버로 이전할 수 없고 새로운 범주의 개수조차 알 수 없는 혹독한 상황에서도 효율적인 학습이 가능하도록 알고리즘을 최적화했다”고 설명했다. 토스 관계자는 “실제 서비스에 적용 가능한 기술 연구를 지속해 개인정보를 철저히 보호하면서도 더 정교한 AI 기반 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.2025-12-03 08:14:23
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한화생명, 스탠퍼드 HAI와 AI 학회 'ICAIF'서 공동 연구 성과 발표 [이코노믹데일리] 한화생명이 지난 15~18일 싱가포르에서 열린 '국제 금융 분야 인공지능(AI) 컨퍼런스(ICAIF)'에서 한화생명 AI연구소·미국 스탠퍼드 HAI가 공동 연구한 'AI 기반 차익거래 모델' 논문을 발표했다고 19일 밝혔다. ICAIF는 JP모건·모건스탠리·블랙록 등 글로벌 금융사와 세계 각국의 학계 연구진이 참여하는 국제 AI 학회다. 올해 ICAIF에는 349편의 논문이 제출됐으며 이 중 113편이 심사를 통과했다. 한화생명이 제출한 논문은 ’어텐션 팩터를 이용한 통계적 차익거래‘로 전체 논문 중 상위 15.5%에 해당하는 우수 연구로 인정받아 구두 발표 세션에 포함됐다. 논문에는은 최신 생성형 AI에 활용되는 '어텐션' 기법을 금융의 팩터 모델에 적용하는 내용이 담겼다. 어텐션 활용 팩터 모델은 과거 미국 주식시장 데이터를 활용한 검증에서 높은 투자 위험 대비 수익률을 기록한 바 있다. 또한 딥러닝을 활용해 비슷하게 움직여야 할 종목 간 가격 괴리 예측, 이를 통한 포트폴리오 정교화 등이 가능하다. 이번 연구의 코드·샘플 데이터는 깃허브에 공개된다. 논문 전문은 온라인 공개 사이트 아카이브에서 확인할 수 있다. 한화생명 관계자는 "AI가 기존 금융 모델에서 간과하던 미세한 신호까지 학습해 새로운 투자 기회를 발견할 수 있음을 보여준 점에서 의미가 크다"며 "기술 연구를 넘어 실제 투자 성과로 이어지는 응용 연구를 통해 AI 연구소의 역할을 확대할 것"이라고 말했다.2025-11-19 13:54:53
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LG유플러스 AI '익시젠', 세계 최고 AI 학회 'EMNLP'서 기술력 입증 [이코노믹데일리] LG유플러스의 자체 개발 생성형 AI ‘익시젠(ixi-GEN)’이 세계 최고 권위의 학회에서 기술력을 인정받았다. 거대언어모델(LLM)이 아닌 소형언어모델(sLLM)로도 특정 산업에 즉시 적용 가능한 높은 품질을 구현하는 기술적 해법을 제시하며 산업형 AI 시장에서의 경쟁력을 입증했다. LG유플러스는 ‘익시젠’ 관련 연구 논문이 자연어처리(NLP) 분야 세계 3대 학회 중 하나인 ‘EMNLP 2025’에 채택됐다고 밝혔다. EMNLP는 글로벌 빅테크와 주요 연구기관의 최신 AI 연구 성과를 엄격하게 심사하는 권위 있는 학술대회로 이번 논문 채택은 LG유플러스의 AI 기술이 세계적 수준의 학문적 검증을 통과했음을 의미한다. 이번에 채택된 논문은 소형언어모델(sLLM)의 효율과 품질을 동시에 높이는 새로운 접근법을 제안했다. 기존 sLLM은 특정 산업 데이터를 집중적으로 학습시키면 범용 언어 능력이 떨어지고 반대로 범용 성능을 유지하면 산업 특화도가 낮아지는 ‘딜레마’가 있었다. LG유플러스는 이 문제를 해결하기 위해 ‘도메인 특화 학습(DACP)’이라는 새로운 기법을 고안했다. 이 기술은 산업 데이터와 일반 데이터를 균형 있게 지속적으로 학습시켜 특정 산업에 대한 깊은 이해와 범용적 언어 능력을 모두 유지하도록 하는 것이 핵심이다. 실제 이 기술을 적용한 결과 통신 및 금융 분야에서 기존 sLLM 대비 성능이 크게 향상됐다. 이는 막대한 비용과 인프라가 필요한 초거대 AI 모델을 직접 운영하기 어려운 기업들도 DACP 기반의 소형 모델을 활용하면 저비용으로 고품질의 산업 맞춤형 AI 서비스를 구현할 수 있다는 가능성을 열어준 것이다. 특히 데이터의 양이 방대하고 보안이 중요한 통신, 금융, 교육, 제조 등 다양한 산업 현장에서의 활용 가치가 높을 것으로 기대된다. 이번 성과는 LG유플러스가 꾸준히 추진해 온 AI 기술 고도화 노력의 결실이다. LG유플러스는 올해 MWC에서 익시젠의 신뢰성을 검증받는 등 기술 내재화와 산업 적용을 병행해왔다. 한영섭 LG유플러스 AI테크Lab장(담당)은 “EMNLP는 전 세계 AI 연구자들이 가장 주목하는 학회 중 하나로 이번 논문 채택은 LG유플러스의 산업형 AI 기술이 세계적으로 학문적 검증을 받았다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 산업 현장의 문제를 해결하는 실용적인 AI 연구를 통해 한국형 AI의 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.2025-10-23 09:14:17
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