이글루시큐리티, AI 학습·알고리즘 선정 관련 특허 획득

시큐리티·인텔리전스 업체 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 2건의 인공지능(AI) 특허 등록을 완료했다고 밝혔다.

이번에 획득한 특허는 머신러닝(ML) 학습의 핵심 과정인 '레이블링'과 정확도 높은 알고리즘을 찾는 '오토ML' 기술에 관련된 것들이다.

인공지능의 한 분야인 머신러닝은 기계가 데이터에 대한 학습을 토대로 자체적인 판단 기준을 만들어 또 다른 데이터에 대한 예측을 내리게 하는 기술이다. 데이터와 알고리즘을 통해 모델링한 머신러닝 예측 모델을 잘 활용하기 위해서는, 각종 데이터에 특징(피처)알 달고, 이를 머신러닝 예측 모델에 적합한 형태로 변환하는 ‘레이블링’ 작업이 요구된다. 또한, 예측해야 할 데이터에 부합하는 알고리즘을 빠르게 선별하고자, 반복적인 수작업을 자동화하는 ‘오토ML’ 기법 역시 널리 활용되고 있다.

이글루코퍼레이션이 2건의 AI 특허를 추가로 등록했다.

첫 번째 특허는 머신러닝 예측 모델을 적용하고자 하는 웹방화벽에 최적화된 학습 데이터를 생성하는 기술로 기존에 레이블링 된 학습 데이터에 대한 사전 학습을 활용한다. 먼저 앞서 전문가들의 검증 및 레이블링을 거친 웹방화벽 학습 데이터에 대한 피처를 추출하고 학습을 수행한다. 학습을 마친 머신러닝 예측 모델은 웹방화벽에서 생성되는 데이터 중 레이블링 되지 않은 학습 데이터를 분류하고, 이를 해당 웹방화벽에 알맞은 형태로 레이블링하여 양질의 학습 데이터를 적시에 생성하게 된다.

두 번째 특허는 예측할 데이터에 부합하는 알고리즘을 보다 빠르고 정확히 찾아낼 수 있도록, ‘오토ML’ 과정을 개선하는 기술이다. 예측할 데이터에 복수의 알고리즘을 순차적으로 적용하고, 이를 통해 도출된 평가 지표들을 다각도로 비교하여 판별한다. 이후 검증 진행 시 레이블링 된 값과는 다른 예측 값을 내놓는 데이터에 한해 복수의 알고리즘을 자동 대입함으로써, 정확도가 가장 높은 알고리즘을 선정한다. 이와 같이 최대 2개의 모델을 조합하는 앙상블 학습 수행을 통해, 예측 모델 개발에 투입되는 시간을 줄이면서 예측 결과의 정확성도 높일 수 있게 된다.

이득춘 이글루코퍼레이션 대표는 "이글루코퍼레이션은 다년간 머신러닝 예측 모델 개발과 학습 데이터 생성의 효율성을 높이는 AI 연구를 지속하여 왔다"며 "앞으로도 AI 연구 개발에 힘을 실으며, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.