703 읽음
파일러, NeurIPS서 AI 논문 2편 채택 발표
유니콘팩토리
0'에서 볼 수 있습니다.]
가 자사 AI 연구팀의 논문 2편이 세계적인 AI 학술대회 'NeurIPS 2026'에 채택됐다고 21일 밝혔다. 두 논문은 오는 12월 10일 호주 시드니에서 발표될 예정이다.
NeurIPS는 AI와 머신러닝 분야의 대표적인 국제 학술대회다. 이번에 채택된 논문은 AI가 사람의 목소리에 담긴 감정과 억양 등 비언어적 정보까지 이해하도록 하는 기술과 오류가 포함된 데이터에서도 안정적으로 학습할 수 있도록 하는 기술을 각각 다룬다.
첫 번째 논문 'CoAT(Continuous Audio Thinking)'은 AI가 음성을 문자로 변환하지 않고도 목소리의 떨림과 감정, 억양 등을 분석할 수 있도록 하는 기술이다. 이를 음성 AI 모델 3종에 적용한 결과, 총 42개 성능 지표 중 38개가 개선됐다. 특히 음성 감정 인식 평가에서 한 모델의 정확도가 기존 약 55%에서 79%로 높아졌다.
두 번째 논문 'GAPO(Geometric Anchor Preference Optimization)'는 AI가 오류나 불확실한 정보가 포함된 데이터에 과도하게 영향을 받지 않고 학습하도록 하는 기술이다. AI의 판단이 얼마나 쉽게 달라지는지 측정해 불안정한 데이터의 학습 비중을 낮추는 방식이다. AI 모델 4종에 적용한 결과, 기존 학습 기법 8종보다 전반적으로 우수한 성능을 보였다.
파일러는 이번 연구 성과를 자사 주력 사업인 브랜드 세이프티(Brand Safety)와 영상 콘텐츠 검수 기술 고도화에 활용할 계획이다. 브랜드 세이프티는 광고가 유해하거나 부적절한 콘텐츠와 함께 노출되지 않도록 관리하는 것을 의미한다. 영상의 위험성과 브랜드 적합성을 판단하기 위해서는 화면 속 장면뿐 아니라 인물의 목소리와 주변 소리, 발화 맥락 등을 종합적으로 분석해야 한다.
김종석 파일러 AI 총괄은 "이번 연구는 사람이 소리를 듣고 자연스럽게 구분하지만 글로는 설명하기 어려운 미묘한 정보까지 AI가 이해할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 있다"며 "영상의 안전성을 판단할 때는 화면 속 장면뿐 아니라 목소리의 어조와 배경음 등도 중요한 요소가 될 수 있다. 앞으로도 이러한 정보를 놓치지 않고 분석할 수 있도록 관련 기술을 발전시켜 나가겠다"고 말했다.