국내 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 7일 싱가포르에서 개최된 'WSDM2023'에서 우수논문상(Best Paper Honorable Mention Award)을 받았다고 밝혔다. /업스테이지

[더팩트｜최문정 기자] 국내 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 글로벌 AI 학회에서 성과를 냈다.

업스테이지는 7일 싱가포르에서 개최된 'WSDM2023'(WSDM)에서 우수논문상(Best Paper Honorable Mention Award)을 수상했다고 밝혔다.

WSDM은 웹 검색과 데이터 마이닝 분야의 세계적인 학회로 ACM의 주관으로 매년 개최된다. 16회째를 맞은 올해는 2월 27일부터 3월 3일까지 싱가포르에서 개최됐으며 산업계와 학계의 연구자들이 참여해 추천 시스템, 클릭률 예측, 의미 검색 등과 같은 주제를 중심으로 총 690편의 논문이 접수됐다. 이 가운데 123편(17.8%)만이 통과됐다.

업스테이지는 홍콩 법인의 리서치팀과 공동연구를 통해 'Atten-Mixer 네트워크를 통한 세션 기반 추천을 위한 다단계 사용자 의도의 효율적 활용’이라는 주제로 논문을 발표했다. 이 논문은 최근 사용자의 행동을 기반으로 다음 행동을 예측하는 방식인 ‘세션 기반 추천’에 대한 연구다.

기존에도 ‘세션 기반 추천’ 방식을 구현하기 위해 다양한 그래프 신경망(GNN)을 사용해 항목 간의 관계를 파악하는 연구들이 있었지만, 성능 향상을 시도할 경우 모델 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 단점이 있었다. 업스테이지 연구팀은 최적의 추천을 위해 신경망의 일부를 제거하고 중요한 부분에 집중하는 더 간단한 모델을 활용해 탐색 공간을 최적화하는 성과를 냈다.

또한 사용자가 어떤 항목을 선택할지 예측하기 위해 항목의 특징과 관계를 모두 고려해 다음에 어떤 항목을 선택할 가능성이 높은지 추론하는 방식으로 추천 품질을 더욱 높였다. 이번 연구는 WSDM에서 호평받으며 대회 마지막날 우수논문상으로 선정됐다. 이 상은 전체 접수 논문 중 상위 0.5%에게만 수여한다.

WSDM은 업스테이지의 연구에 대해 "사용자 의도에 대한 다중 수준 추론을 탐구함으로써 세션 기반 추천에 대한 새로운 접근 방식을 제안했다"며 "세션 기반 추천에서 복잡한 GNN을 단순화하고 보다 효과적인 모델을 설계해 검색 공간을 크게 줄이면서도 다양한 온·오프라인 실험을 통해 기존 모델과 결합해 성능을 향상할 수 있음을 입증했다"고 평가했다.

업스테이지는 2년 전부터 자사의 노코드-로코드 솔루션 '업스테이지 AI팩'에 이번 논문에서 제안한 모델을 적용하고 있다.

김재범 업스테이지 AI프로덕트 리더는 "홍콩 리서치팀과 공동연구를 통해 학술적인 수준을 넘어 실제 현업에 사용하고 있는 상용모델에 대한 연구로 업스테이지 추천기술의 우수성을 학계에서 인정받게 돼 무척 기쁘다"며 "이번 성과뿐 아니라 각 산업 및 고객의 서비스 환경에 맞는 다양한 추천모델을 통해 더 우수한 AI팩을 만들고 고객 성공에 기여하겠다"고 밝혔다.

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