2건의 인공지능(AI) 특허 등록 완료
머신러닝의 핵심 과정인 ‘레이블링’과 ‘오토ML’의 효율성 높여
[보안뉴스 기획취재팀] 시큐리티·인텔리전스 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 2건의 인공지능(AI) 특허 등록을 완료했다고 밝혔다. 이번 특허의 적용을 통해 머신러닝(Machine Learning, ML)의 핵심 과정인 ‘레이블링(labeling)’과 ‘오토ML(Automated Machine Learning, AutoML)’의 효율성을 한 단계 더 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. 데이터와 알고리즘을 통해 모델링한 머신러닝 예측 모델을 잘 활용하기 위해서는, 각종 데이터에 특징(피처, feature)을 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.
첫 번째 특허는 머신러닝 예측 모델을 적용하고자 하는 웹방화벽에 최적화된 학습 데이터를 생성하는 기술로 기존에 레이블링된 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 레이블링된 값과는 다른 예측값을 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.
이글루코퍼레이션은 2015년경부터 보안, 빅데이터, 데이터 마이닝, 데이터 시각화 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀을 운영하며, 보안에 최적화된 알고리즘을 개발하고 양질의 학습 데이터를 생성해 왔다. 2019년 2월에는 국내 최초의 AI 보안관제 솔루션인 ‘스파이더 티엠 에이아이 에디션(SPiDER TM AI Edition)’을 출시하고, 이를 주요 공공기관과 기업에 공급하고 있다.
이득춘 이글루코퍼레이션 대표는 “이글루코퍼레이션은 다년간 머신러닝 예측 모델 개발과 학습 데이터 생성의 효율성을 높이는 AI 연구를 지속하여 왔다. 앞으로도 AI 연구 개발에 힘을 실으며, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.
[보안뉴스 기획취재팀(boan3@boannews.com)]
머신러닝의 핵심 과정인 ‘레이블링’과 ‘오토ML’의 효율성 높여
[보안뉴스 기획취재팀] 시큐리티·인텔리전스 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 2건의 인공지능(AI) 특허 등록을 완료했다고 밝혔다. 이번 특허의 적용을 통해 머신러닝(Machine Learning, ML)의 핵심 과정인 ‘레이블링(labeling)’과 ‘오토ML(Automated Machine Learning, AutoML)’의 효율성을 한 단계 더 높일 수 있게 될 전망이다.
[이미지=이글루코퍼레이션 제공]
인공지능의 한 분야인 머신러닝은 기계(알고리즘)가 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, feature)을 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.
첫 번째 특허는 머신러닝 예측 모델을 적용하고자 하는 웹방화벽에 최적화된 학습 데이터를 생성하는 기술로 기존에 레이블링된 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 레이블링된 값과는 다른 예측값을 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.
이글루코퍼레이션은 2015년경부터 보안, 빅데이터, 데이터 마이닝, 데이터 시각화 등 여러 분야의 전문가로 구성된 팀을 운영하며, 보안에 최적화된 알고리즘을 개발하고 양질의 학습 데이터를 생성해 왔다. 2019년 2월에는 국내 최초의 AI 보안관제 솔루션인 ‘스파이더 티엠 에이아이 에디션(SPiDER TM AI Edition)’을 출시하고, 이를 주요 공공기관과 기업에 공급하고 있다.
이득춘 이글루코퍼레이션 대표는 “이글루코퍼레이션은 다년간 머신러닝 예측 모델 개발과 학습 데이터 생성의 효율성을 높이는 AI 연구를 지속하여 왔다. 앞으로도 AI 연구 개발에 힘을 실으며, 더 많은 조직들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.
[보안뉴스 기획취재팀(boan3@boannews.com)]
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권준기자 기사보기
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