머신러닝 활용의 핵심 과정인 ‘파인튜닝’ 작업 효율성 극대화
이글루코퍼레이션, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원할 것
[보안뉴스 김영명 기자] 시큐리티·인텔리전스 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 머신러닝(Machine Learning, ML) 예측 모델의 성능을 개선하는 인공지능(AI) 특허 등록을 완료했다고 밝혔다. 이번 특허 적용을 통해 이글루코퍼레이션은 머신러닝의 핵심 과정 중 하나인 ‘파인튜닝(fine tuning)’ 작업의 효율성을 높일 수 있게 될 전망이다.
인공지능의 한 분야인 머신러닝은 기계(알고리즘)가 데이터에 대한 학습을 토대로 자체적인 판단 기준을 만들어, 또 다른 데이터에 대한 예측을 내리게 하는 기술이다. 이를 잘 활용하기 위해서는, 기존에 학습된 모델을 새로운 목적에 맞게 변형하기 위해 이미 학습된 모델에 신규 목적에 부합하는 추가 데이터를 학습시키는 ‘파인튜닝’ 작업이 요구된다.
이글루코퍼레이션이 이번에 취득한 특허는 생성형 AI 기술을 활용해 머신러닝 예측 모델 개선에 필요한 파인튜닝 데이터를 효율적으로 확보하는 데 중점을 두고 있다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 원본 데이터 전처리를 위한 프롬프트(Prompt)를 입력하고, 이를 토대로 복수의 원본 데이터를 생성하는 형태다. 이를 통해 시시각각 변화하는 방대한 보안 정보에 대한 전처리 속도를 끌어올리는 효과를 기대할 수 있다.
머신러닝 예측 모델 운영자는 특허 적용을 통해 파인튜닝을 위한 신규 데이터를 만들고, 신규 데이터 추가를 위한 전처리 함수를 생성하는 업무 부담을 덜어낼 수 있게 된다. 또한, 원본 데이터의 유사 표현을 검출 및 확장한(paraphrasing) 복수의 증강 데이터(Augmented date) 생성을 통해 파인튜닝에 필요한 데이터의 수를 빠르게 증가시켜, 파인튜닝 성능을 지속 향상시키는 효과도 얻을 수 있게 된다. 퍼플렉시티(Perplexity), 미티어 스코어(METEOR Score) 등의 자연어 처리 지표를 토대로 증강된 데이터를 평가하므로, 원본 데이터와 GPT API에 의해 생성된 증강 데이터 간 정확도 차이가 발생하는 현상도 방지할 수 있다.
이글루코퍼레이션은 2015년 무렵부터 보안, 빅데이터, 데이터 마이닝 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀을 운영하며, AI 기술이 내재화된 능동적 방어 체계 구축에 앞장서 왔다. 2019년 2월 AI 기반의 공격 탐지 기술이 적용된 보안관제 솔루션을 국내 최초로 선보인 이래, 대규모 AI 데이터셋 구축에도 힘을 실어 왔다. 올해 7월에는 AI 모델의 예측 결과 및 근거를 자연어 형태로 설명해 주는 AI 탐지모델 서비스 ‘에어(AiR, AI Road)’를 정식 출시하기도 했다.
이글루코퍼레이션 이득춘 대표는 “이글루코퍼레이션은 다년간 AI 예측 결과의 정확성과 신뢰성, 이해도를 높이기 위한 연구개발에 힘을 기울여 왔다. 앞으로도 고유의 AI 역량 확보에 집중하며, 더 많은 조직이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.
[김영명 기자(boan@boannews.com)]
이글루코퍼레이션, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원할 것
[보안뉴스 김영명 기자] 시큐리티·인텔리전스 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 머신러닝(Machine Learning, ML) 예측 모델의 성능을 개선하는 인공지능(AI) 특허 등록을 완료했다고 밝혔다. 이번 특허 적용을 통해 이글루코퍼레이션은 머신러닝의 핵심 과정 중 하나인 ‘파인튜닝(fine tuning)’ 작업의 효율성을 높일 수 있게 될 전망이다.
▲이글루코퍼레이션 로고[로고=이글루코퍼레이션]
이글루코퍼레이션이 이번에 취득한 특허는 생성형 AI 기술을 활용해 머신러닝 예측 모델 개선에 필요한 파인튜닝 데이터를 효율적으로 확보하는 데 중점을 두고 있다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 원본 데이터 전처리를 위한 프롬프트(Prompt)를 입력하고, 이를 토대로 복수의 원본 데이터를 생성하는 형태다. 이를 통해 시시각각 변화하는 방대한 보안 정보에 대한 전처리 속도를 끌어올리는 효과를 기대할 수 있다.
머신러닝 예측 모델 운영자는 특허 적용을 통해 파인튜닝을 위한 신규 데이터를 만들고, 신규 데이터 추가를 위한 전처리 함수를 생성하는 업무 부담을 덜어낼 수 있게 된다. 또한, 원본 데이터의 유사 표현을 검출 및 확장한(paraphrasing) 복수의 증강 데이터(Augmented date) 생성을 통해 파인튜닝에 필요한 데이터의 수를 빠르게 증가시켜, 파인튜닝 성능을 지속 향상시키는 효과도 얻을 수 있게 된다. 퍼플렉시티(Perplexity), 미티어 스코어(METEOR Score) 등의 자연어 처리 지표를 토대로 증강된 데이터를 평가하므로, 원본 데이터와 GPT API에 의해 생성된 증강 데이터 간 정확도 차이가 발생하는 현상도 방지할 수 있다.
이글루코퍼레이션은 2015년 무렵부터 보안, 빅데이터, 데이터 마이닝 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀을 운영하며, AI 기술이 내재화된 능동적 방어 체계 구축에 앞장서 왔다. 2019년 2월 AI 기반의 공격 탐지 기술이 적용된 보안관제 솔루션을 국내 최초로 선보인 이래, 대규모 AI 데이터셋 구축에도 힘을 실어 왔다. 올해 7월에는 AI 모델의 예측 결과 및 근거를 자연어 형태로 설명해 주는 AI 탐지모델 서비스 ‘에어(AiR, AI Road)’를 정식 출시하기도 했다.
이글루코퍼레이션 이득춘 대표는 “이글루코퍼레이션은 다년간 AI 예측 결과의 정확성과 신뢰성, 이해도를 높이기 위한 연구개발에 힘을 기울여 왔다. 앞으로도 고유의 AI 역량 확보에 집중하며, 더 많은 조직이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.
[김영명 기자(boan@boannews.com)]
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[2024-05-02] 
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