[디지털데일리 박세아 기자] 업스테이지가 싱가포르에서 개최된 'WSDM2023'(이하 WSDM)에서 우수 논문상'을 수상했다고 7일 밝혔다.

WSDM은 웹 검색과 데이터 마이닝 분야의 세계적인 학회다. ACM 주관으로 매년 개최돼 올해 16회째를 맞았다. 올해는 지난달 27일부터 지난 3일까지 싱가포르에서 개최됐다. 산업계와 학계의 연구자들이 참여해 추천 시스템, 클릭률 예측, 의미 검색 등과 같은 주제를 중심으로 총 690편 논문이 접수됐고, 그 중 123편이 통과됐다.

업스테이지는 홍콩 법인 리서치팀과 공동연구를 통해 'Atten-Mixer 네트워크를 통한 세션 기반 추천을 위한 다단계 사용자 의도의 효율적 활용'이라는 주제로 논문을 발표했다. 이 논문은 최근 사용자 행동을 기반으로 다음 행동을 예측하는 방식인 '세션 기반 추천'에 대한 연구다. 사용자 의도를 다단계로 모델링하고 Atten-Mixer라는 새로운 네트워크 구조를 제안해 추천 성능을 향상시키는 방식을 제안한다.

기존에도 세션 기반 추천 방식을 구현하기 위해 다양한 그래프 신경망(GNNs)을 사용, 항목 간의 관계를 파악하는 연구들이 있었다. 하지만, 성능 향상을 시도할 경우 모델 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 문제가 발생하는 단점이 있었다. 이에 업스테이지 연구팀은 최적 추천을 위해 신경망의 일부를 제거, 중요한 부분에 집중하는 더 간단한 모델을 활용하고, 탐색 공간을 최적화함으로써 한계를 극복했다고 전했다.

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

업스테이지 김재범 AI프로덕트 리더는 "이번 성과 뿐 아니라 각 산업 및 고객의 서비스 환경에 맞는 다양한 추천모델을 통해 더 우수한 AI팩을 만들고 고객 성공에 기여할 것"이라고 밝혔다.