국내 AI(인공지능) 스타트업 업스테이지가 7일 싱가포르에서 개최된 세계 데이터마이닝 학술대회 ‘WSDM2023’에서 최우수 논문상을 받았다고 7일 밝혔다.

WSDM은 웹 검색과 대량의 정보를 분석하는 데이터 마이닝 분야의 세계적인 학회로, 국제컴퓨터학회(ACM) 주관으로 매년 열린다. 16회째를 맞은 올해 학회는 지난달 27일부터 지난 3일까지 싱가포르에서 개최됐으며, 산업계와 학계 연구자들이 참여한 추천 시스템, 클릭률 예측, 의미 검색 등 다양한 주제의 논문 690편 중 123편(17.8%)이 통과됐다.

업스테이지는 홍콩 법인의 리서치팀과 함께 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. 사용자 의도를 다단계로 모델링하고, 어텐-믹서(Atten-Mixer)라는 새로운 네트워크 구조를 적용해 추천 성능을 향상시키는 방식을 제안한다. 업스테이지 연구팀은 최적의 추천을 위해 신경망의 일부를 제거, 중요한 부분에 집중하는 더 간단한 모델을 만들었다. 

또한 사용자가 어떤 항목을 선택할지 예측하기 위해 항목의 특징과 관계를 모두 고려해 다음에 어떤 항목을 선택할 가능성이 높은지 추론하는 방식으로 추천 품질을 높였다. 예를 들어 사용자가 웨딩드레스를 찾아본 뒤 가구를 검색하는 경우 결혼과 신혼집 장식이라는 사용자의 의도를 파악, 결혼에 필요한 물품을 추천하는 것이다. 이런 모델은 실제 업스테이지가 고객사에 제공하는 AI팩에 적용됐다.

WSDM은 업스테이지의 연구에 대해 사용자 의도에 대한 다중 수준 추론을 탐구함으로써 세션 기반 추천에 대한 새로운 접근 방식을 제안했다고 평가했다. 

연구를 주도한 업스테이지 김재범 AI 프로덕트 리더는 “학술적인 수준을 넘어 현업에 사용하는 상용모델에 대한 연구로 업스테이지 추천기술의 우수성을 인정받았다”며 “각 산업 및 고객의 서비스 환경에 맞는 다양한 추천모델을 통해 더 우수한 AI팩을 만들고 고객 성공에 기여할 것”이라고 말했다.