2022/02/08

• 업스테이지-아이스크림에듀, The Web Conference 학회에서 교육AI 논문 채택으로 AI연구 역량 입증

• 딥러닝 기술 중 대조학습을 이용한 첫 지식 추적 모델로 AI 기반 초개인화 학습 현실화 가능성

• 대조학습 이용한 첫 연구, 코로나로 인한 방대한 교육 데이터를 통해 AI교육 시대 핵심 기술로 각광

(업스테이지=2022/2/8) 국내 AI대표 스타트업인 업스테이지가 세계 최고 국제학회에서 처음으로 대조학습을 이용한 지식추적 관련 논문이 채택되는 성과를 거뒀다.

업스테이지(대표 김성훈, www.upstage.ai)는 8일 정보기술 분야 세계 최고 권위의 국제 학회인 ‘The Web Conference 2022’(이하 웹콘퍼런스)에서 딥러닝 기술을 활용한 맞춤 학습 핵심 기술에 대한 논문이 채택되었다고 밝혔다.

업스테이지의 이번 연구는 초·중등 스마트러닝 ‘아이스크림 홈런’을 운영하는 ‘아이스크림에듀’와 함께 진행했다. ‘아이스크림에듀’는 지난해 12월, 에듀테크 기업 중, 최초로 ‘DX인증’ 기업에 선정된 에듀테크 혁신기업이다.

‘웹 콘퍼런스’는 1994년에 ‘월드와이드웹 콘퍼런스(World Wide Web Conference; WWW)’의 이름으로 처음 개최된 이후 약 30여년간 웹 관련 최첨단 연구들이 공유되는 학회로 인정받고 있다. NeurIPS, ICML, ICLR등과 함께 BK21, 한국정보과학회에서 인정하는 컴퓨터 공학 분야 최우수 국제학회이기도 하다.

매년 머신러닝, 수학, 데이터마이닝, 최적화 등 다양한 분야들의 연구들이 웹 콘퍼런스에서 발표되는 가운데 올해는 인공지능의 대두와 더불어 사상 최대인 1,822건의 논문이 제출되었으나 단 323편의 논문만이 채택되었다. 업스테이지가 ‘웹 콘퍼런스’에 논문 채택을 기록한 것은 올해가 처음이다.

업스테이지와 아이스크림에듀는 한 단계 높은 초개인화 학습을 위한 ‘지식추적 AI’ 모델을 고도화 하기 위해 인공지능 기반 비대면 교육에 더 널리 적용될 수 있는 기술에 대해 공동 연구했다. 기술의 기반이 되는 ‘지식추적 AI’는 학생의 지난 학습 기록을 활용해 이해도를 추적, 학습자의 현재 지식과 보완점을 파악 할 수 있는 AI모델이다. 이는 학생 개개인의 맞춤형 초개인화 교육을 가능케하는 교육 AI의 핵심 기술 중 하나다.

특히 양사의 이번 논문은 지식추적에 딥러닝의 한 방법인 대조학습을 도입한 첫 연구로 관심을 모았다. 많은 양의 데이터를 학습해 데이터 자체의 주요한 특징들을 찾아내는 대조학습의 특성을 이용, 일방향성을 갖던 기존 연구방법보다 효과적인 결과를 도출했다.

즉 데이터 자체의 고유한 패턴으로부터 유용한 정보를 찾아낼 수 있는 대조학습을 이용한 이번 논문은 AI교육에 있어 코로나로 인한 다양한 비대면 교육으로 방대한 양의 데이터를 갖게 된 현재 더욱 중요한 기술로 자리매김 할 것으로 보인다.

논문을 통해 우수성을 입증한 딥러닝 기술은 아이스크림에듀의 아이스크림 홈런 수학 서비스에 적용되어 실증 중이며, 보다 정교한 정오답 예측 기술과 취약점 추적에 활용될 예정이다. 연내에 수학 교과 외에 다른 교과로도 기술 적용을 확장할 예정이다.

해당 논문이 발표될 올해 웹 콘퍼런스는 4월 25일부터 29일까지 프랑스 리옹대학의 주최로 온라인 컨퍼런스로 개최될 예정이다. 업스테이지와 아이스크림에듀의 논문은 연구 트랙에 전문 게재된다.

업스테이지 김성훈 대표는 “정보기술 전반을 다루는 콘퍼런스에서 에듀테크 논문이 채택되는 것은 상당히 어려운 일이다. 제출 논문 중 단 17%의 논문만이 채택된 이번 웹 콘퍼런스에서 양사의 딥러닝 기술인 ‘DKT(Deep Knowledge Tracing)’ 논문이 채택되었다는 것은 세계 최고 수준에 도달했다는 것”이라며 의의를 밝혔다.

또한 “한 동안 답보 상태에 머물던 Knowledge Tracing 기술을 딥러닝의 고도화를 통해 성능을 세계 최고 수준으로 끌어올린 데에는 아이스크림에듀가 보유한 학습 맥락 데이터와 고도화된 인공지능 학습용 데이터를 활용한 공동 연구가 큰 몫을 했다”며 데이터 품질의 중요성도 강조했다.

아이스크림에듀 조용상 대표는 "지식 추적(Knowledge Tracing)’이란 다양한 학습 데이터를 기반으로 학생의 현재 지식 수준을 추적하는 것으로, 어떤 부분이 학습자의 현재 지식에 큰 영향을 끼쳤고 또 부족한 점이 무엇인지 파악할 수 있는 AI 모델”이라며 “학생 개개인이 보유한 지식 수준이 다르기 때문에 이를 바탕으로 학습을 제공해주는 것이 맞춤형 학습(adaptive learning)의 목표인 만큼 지식 추적은 학생 별 초개인화를 위한 핵심 엔진이다”고 밝히며 뛰어난 기술력에 대한 자신감을 드러냈다.

업스테이지는 이번 웹 콘퍼런스를 비롯, NeurlPS, AAAI, ACL, EMNLP 등 국제AI 학회에 발표 된 논문과 캐글 톱 개발자 확보 등 입증된 AI 기술 리더십을 기반으로 최신 AI 기술을 다양한 업종에 손쉽게 적용할 수 있는 ‘AI Pack’을 개발, 올 상반기 론칭을 계획하고 있다.

업스테이지는 ‘AI Pack’을 통해 고객들은 데이터 가공, AI 모델링 뿐 아니라 지속적인 업데이트를 통해 항시 최신화 된 AI 기술을 현업에서 이용할 수 있도록 돕는다. ‘AI Pack’은 이미지에서 원하는 정보를 추출해 이용할 수 있는 OCR기술, 의미가 유사한 정보를 검색할 수 있는 고성능의 자연어처리 검색 기술, 고객 정보와 제품 및 서비스 특징을 고려한 추천 기술 등 AI 기술을 맞춤형으로 활용 할 수 있도록 돕는 원스톱 솔루션이다.

자료 문의

업스테이지 | 김근교 PR 이사 | 010-8229-7240 | keunkyo@upstage.ai

← 뉴스룸 돌아가기