[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 업스테이지는 7일 싱가포르에서 열린 'WSDM2023(이하 WSDM)'에서 우수 논문상(Best Paper Honorable Mention Award)를 수상했다고 밝혔다.

WSDM은 웹 검색과 데이터 마이닝 분야의 세계적인 학회로 ACM(Association for Computing Machinery)의 주관으로 매년 열린다. 올해 행사는 지난달 27일부터 이달 3일까지 싱가포르에서 개최되었으며 산업계와 학계의 연구자들이 참여해 추천 시스템, 클릭률 예측, 의미 검색 등과 같은 주제를 중심으로 총 690편의 논문이 접수되었으며 그 중 123편(17.8%)만이 통과됐다.

업스테이지는 홍콩 법인의 리서치팀과 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 연구로, 사용자 의도를 다단계로 모델링하고 Atten-Mixer라는 새로운 네트워크 구조를 제안하여 추천 성능을 향상시키는 방식을 제안했다.

업스테이지가 싱가포르에서 열린 'WSDM2023'에서 우수 논문상(Best Paper Honorable Mention Award)를 수상했다. [사진=업스테이지]

기존에도 '세션 기반 추천' 방식을 구현하기 위해 다양한 그래프 신경망(GNNs)을 사용, 항목 간의 관계를 파악하는 연구들이 있었으나 성능 향상을 시도할 경우 모델 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 문제가 발생하는 단점이 있었다. 이에

업스테이지 측은 "기존 방식에서는 성능 향상을 시도할 경우 모델 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있었다"며 "업스테이지 연구팀은 최적의 추천을 위해 신경망의 일부를 제거, 중요한 부분에 집중하는 더 간단한 모델을 활용하고, 탐색 공간을 최적화함으로써 한계를 극복했다"고 설명했다.

또 "업스테이지가 수상한 우수 논문상은 전체 접수된 논문 중 상위 0.5%의 논문에게만 수여되는 것으로, 업스테이지-홍콩 리서치팀의 연구 역량과 성과를 인정받은 것"이라며 "WSDM은 업스테이지의 연구에 대해 사용자 의도에 대한 다중 수준 추론을 탐구함으로써 세션 기반 추천에 대한 새로운 접근 방식을 제안했다고 평가했다"고 덧붙였다.

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