하이퍼커넥트 AI의 연구 과정

하이퍼커넥트는 AI 기술을 통해 제품에 기여하기 위해 연구 활동을 진행하고 있습니다. 이들은 성과지표와 모델 설정 후 빠른 제품 출시를 목표로 하며, 연구 성과는 ECCV 2022에 논문으로 발표되었습니다. 작업 A와 B의 분류기를 비교한 결과, 작업 B의 레이블링 오류로 인해 성능 저하가 발생했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 노이즈 러닝을 도입하고, 문헌 조사를 통해 기존 연구를 분석했습니다.

문헌 조사 및 방법론

하이퍼커넥트는 최소 100편의 연구를 분석하여 문제를 해결할 방법을 구체화했습니다. GLC 방법론을 적용했지만 기대한 성능을 얻지 못했고, 레이블 수정 방법론의 오류 전파 문제를 발견했습니다. 이를 해결하기 위해, GLC 방법론을 응용하여 오류 전파가 없는 레이블 수정 방법을 설계하였습니다.

결과 및 향후 연구

새로운 방법을 통해 작업 B에서 원하는 성능을 달성했으며, 테크 스펙 문서를 작성하여 연구 결과를 정리하고 있습니다. 연구 완료 후 논문화 결정을 내렸고, ECCV 2022에 논문을 발표하였습니다.