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우리 대학 데이터사이언스학과 빅데이터 주도 인공지능 (Big Data-Driven Artificial Intelligence) 연구실 소속의 장재석 석사과정(지도교수: 권혁윤, http://bigdata.seoultech.ac.kr)의 논문이 인공지능 분야 세계 최대학회인 NeurIPS2024에 선정되어 2024년 12월 캐나다 벤쿠버에서 발표하게 되었다.

Jaeseok Jang and Hyuk-Yoon Kwon, "Are Multiple Instance Learning Algorithms Learnable for Instances?," Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024), Vancouver, Canada, Dec. 2024 (논문전문공개: https://openreview.net/pdf?id=cUcvlgkQxP).

제안하는 방법은 집단 수준(Bag-Level)의 소량의 라벨링 정보만 이용하여 개별 인스턴스 수준(Instance-Level)의 이상을 탐지하는 Multiple Instance Learning (MIL)을 다룬다. MIL은 적은 비용의고수준 라벨링만으로 하위수준 인스턴스 간의 상관관계 분석을 기반으로 높은 정확도를 달성할 수 있는 혁신적인 학습 모델이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 MIL 방법론들에 대한 인스턴스 수준의 학습 가능성에 대한 PAC기반 이론적 증명을 수행하고, 실험적으로 검증을 수행한다. 특히, 기존 연구들에서 흔히 사용된 Attention 기반 취합 방법론의 한계를 이론적으로 검증하고, Conjunctive 기반 취합 방법론의 효용성을 증명함으로써 향후 관련 분야 연구의 방향성을 제시한 연구라 할 수 있다.

NeurIPS는 BK인정 국제학술대회 최상위 등급에 랭크되어 있으며, 한국정보과학회에서 선정한 최우수학술대회 목록에 등재되어 있다. 이에 따라, 12월18일 여수에서 개최되는 2024년 한국정보과학회 컴퓨터소프트웨어 학술대회 Top Conference Session (https://www.kiise.or.kr/conference/main/getContent.do?CC=KSC&CS=2024&content_no=2147&PARENT_ID=011600)에 선정되어 유일한 NeurIPS 논문으로 발표될 예정이다.

* 본 연구는 BK21 서울과학기술대학교 데이터사이언스와 비즈니스포텐션 교육연구단과 연구재단의 지원을 받아 수행되었다.