오드컨셉은 최근 자사 기술 개발을 담당하는 문상환 엔지니어링 본부장이 주도한 논문 2편이 자연어처리 분야 국제 학회인 EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)의 정규 세션에 채택됐다고 밝혔다.

EMNLP는 자연어처리 분야에서 세계 최고 권위를 인정받는 학회로, 11월 16~20일 열린다. 올해는 언어 데이터 기반 자연어처리 접근법에 대한 여러 연구 성과를 다룰 예정이다.

문 본부장이 단독 연구한 ‘기학습 BERT의 사전(dictionary) 개선을 통한 전이학습 개선 방법론(PatchBERT)’은 구글이 제시한 자연어처리 딥러닝 모델 BERT의 성능 향상을 위한 여러 기법을 제안하고 검증해 한국어, 일본어, 중국어 등을 표현하기 위한 문자가 대량으로 필요한 언어 환경에 적용할 수 있는 방법을 제시하는 연구다. 이 논문은 EMNLP 2020의 메인 콘퍼런스에 채택됐다.

두 번째 논문 ‘Machines Getting with the Program’은 서울대, 인하대와 문 본부장이 비정형 지시문의 의도 파악을 주제로 진행한 합동 연구다. 기계가 인간 수준의 자유로운 대화를 이해할 수 있도록 하는 한국어 학습 데이터 및 구축 방법론을 제안하는 내용으로 EMNLP 2020 Findings 트랙에서 공개된다.

오드컨셉은 이번 연구 외에도 기술 경쟁력 강화를 위해 인공지능(AI)을 활용한 이미지 데이터 인식 및 분석, 검색 분야의 연구를 지속했다. 등록 및 출원한 특허만 70건이 넘고 연구 논문도 세계 유수의 학회에 다수 발표했다.

오드컨셉은 이를 바탕으로 2017년 시각 기반 AI 상품 추천 서비스 ‘픽셀(PXL)’을 출시했다. 픽셀은 종합 몰, 브랜드 몰 등 업계 선두 패션 기업들을 통해 상용화하면서 기술 경쟁력을 검증받았다. 현재 픽셀 서비스를 이용하는 기업 200곳이 넘는다.