딜리셔스가 연구 논문에서 제안한 트랜스포머 기반 네트워크 구조

K패션 체인지 메이커 딜리셔스(대표 김준호, 장홍석)가 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위의 학회인 ‘국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV, International Conference on Computer Vision)’에서 이미지 검색 관련 인공지능(AI) 기술 논문을 발표한다고 24일 밝혔다.

국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV)는 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV), 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학회(CVPR)와 더불어 세계 3대 컴퓨터 비전 학회 중 하나로 손꼽힌다.

딜리셔스는 올해 10월 프랑스 파리에서 개최되는 ‘ICCV 2023’ 학술대회에서 ‘단일 네트워크로 다중 속성을 이해하는 컨디션 기반 크로스 어텐션 기법(Conditional Cross Attention Network for Multi-Space Embedding without Entanglement in Only a SINGLE Network, 송철환·황태백·윤주영·최성현·구영현 공저)’ 연구 논문을 발표한다.

이번 연구 논문은 세계 최초로 트랜스포머 모델에 맞게 이미지 검색용 속성 가이드를 제시해 컴퓨터 비전 분야에서 최고 수준의 국제 학회로 평가받는 ICCV에 채택되는 쾌거를 이뤘다. 기존에는 이미지 내 객체의 다양한 속성(옷의 색상, 소재, 기장 등)을 이해하고 구분하기 위해 각 속성별로 AI 모델이 필요했다. 딜리셔스 AI 연구팀은 여러 속성 중 구분하고자 하는 기준점이 무엇인지 가이드를 부여해 해당 부분을 더 집중해 이미지를 인식하는 모델 구조를 설계했다. 예를 들어 옷소매 길이를 기준으로 속성값을 구분하고자 한다면 팔 부분을 더 집중해 보도록 가이드를 줘 분류하는 것이다. 본 기술을 적용하면 서버 내 GPU 메모리 사용이 줄어들고, 속도가 빨라져 이미지 인식을 보다 효율적으로 할 수 있다.

트랜스포머 모델의 구조적 특징에 맞는 컨디션 기반 크로스 어텐션 기법을 설계했다는 점도 기술적으로 의의가 있다. CNN(Convolutional Neural Networks) 구조에 맞는 컨디션 기반 어텐션 기법은 기존에 연구됐지만, 트랜스포머 모델 구조에 최적화된 방법을 제시한 것은 이번 논문이 세계 최초다. 성능 평가에서도 SOTA(State of the Art), 즉 기존 연구들과 비교해 가장 뛰어난 성능을 달성했다.

논문의 주저자 송철환 연구원은 “신상마켓 앱에 이번에 연구한 AI 기술을 적용한다면 패션 상품을 더 효율적이고 정확하게 인식할 수 있다”고 평했다. 이어 “특히 사용자가 원하는 상품을 더 빠르고 정확하게 찾을 수 있을 뿐만 아니라 개인화 추천 등 추후 활용할 가능성이 무궁무진하다”며 “딜리셔스의 선도적인 AI 기술력을 세계적으로 인정받아 기쁘다”고 말했다.

세계적으로 인정 받은 AI 기술력을 보유한 딜리셔스는 패션 도소매 거래 No.1 플랫폼 ‘신상마켓’을 운영 중이다. 신상마켓은 2022년부터 일본, 중국을 시작으로 해외 진출을 본격적으로 추진해 K패션의 글로벌화를 주도하고 있다.

딜리셔스 소개

2011년 설립된 K패션 체인지 메이커 딜리셔스는 동대문 패션 생태계에서 도매업자와 소매업자가 가진 불편을 해결하기 위해 디지털 전환을 실천하고 있는 기업이다. K패션 도소매 거래 1위 플랫폼 ‘신상마켓’과 K패션 올인원 풀필먼트 서비스 ‘딜리버드’를 운영하고 있다. 2013년 출시된 신상마켓은 도매가 생산한 제품 판매에 대한 전 과정과 소매가 제품을 구입하는 전 과정을 플랫폼 하나에서 모두 진행 가능하다. 2020년 출시된 딜리버드는 도매 사업자, 소매 사업자, 고객을 한 번에 연결해주는 서비스로, 소매 사업자들이 상품 판매를 위해 진행했던 의류 사입부터 검수, 재고관리, 고객 직배송까지 모든 과정을 대행해준다. 딜리셔스는 차별화된 서비스로 2022년 누적 거래액 2조9729억원을 돌파하며 빠르게 성장하고 있다. 이를 바탕으로 글로벌 패션 시장에 K패션을 연결시키는 사업을 확대해 나갈 계획이다.

언론연락처: 딜리셔스 CEO Office 전수영 커뮤니케이터

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