컴퓨터비전 및 패턴인식학회(CVPR)는 컴퓨터 비전 및 패턴인식 분야에서 세계 정상급 권위를 가진 학회로 손꼽히며, 오는 6월 시애틀에서 올해 컨퍼런스가 개최된다. 딜리셔스는 CVPR 2024에서 ‘이미지 검색 데이터의 학습-테스트 클래스 중복 해결 및 이미지 검색 기법 제안(On Train-Test Class Overlap and Detection for Image Retrieval, 송철환, 윤주영, 황태백, 최성현, 구영현, Yannis Avrithis 공저)’ 및 ‘동기화 마스크: 패션 도메인의 비전-랭귀지 학습을 위해 동기화된 집중 마스킹 기법(SyncMask: Synchronized Attentional Masking for Fashion-centric Vision-Language Pretraining, 송철환, 황태백, 윤주영, 최성현, 구영현 공저)’ 연구논문 2건을 발표한다.

첫 번째 논문 ‘On Train-Test Class Overlap and Detection for Image Retrieval’은 기존 연구에서 주로 사용하던 학습 세트(Training set)와 평가 세트(Evaluation set)에 중복된 데이터가 있다는 점을 발견해 이를 정제한 새로운 데이터셋을 제안했다. 이 정제한 데이터셋을 활용해 진행한 실험에서는 기존에 두 단계(Two-stage)를 거쳐 진행하던 이미지 검색 방식을 한 단계(One-stage)로 줄여 보다 효율적으로 검색을 가능케 하는 동시에 현존 가장 뛰어난 성능을 선보였다.

‘SyncMask: Synchronized Attentional Masking for Fashion-centric Vision-Language Pretraining’ 연구에서는 세계 최초로 이미지와 텍스트를 혼합한 멀티모달(Multi-modal)에 동기화된 집중 마스킹(Synchronized Attentional Masking)을 적용하고도 현존 최고 수준의 결과를 기록했다. 기존 연구들은 이미지 혹은 텍스트의 불특정 부분을 불규칙적으로 가려 검색값을 도출하는 방식이었으나, 이번 연구는 이미지와 텍스트의 중요한 부분을 일정하게 모두 가리고도 원본에 맞는 정확한 값을 도출하는 성능을 보였다. 이 연구 결과는 향후 이미지, 또는 텍스트만 있는 상황에서도 정확도 높은 검색 결과를 도출하는 데 기여할 수 있다.

논문의 주 저자인 송철환 연구원은 “세계적인 3대 학회에 4편의 연구논문이 2년 연속으로 채택됐다는 것은 딜리셔스의 높은 AI 기술력을 증명한 것”이라며 “텍스트 혹은 이미지, 유사 이미지 등으로 검색했을 때 사용자가 원하는 결과 값이 빠르고 정확하게 나오는 데 이번 연구 결과가 기여할 수 있을 것으로 본다”고 말했다.

SOTA (State of the Art), 즉 기존 연구들과 비교해 가장 뛰어난 성능을 달성한 AI 기술력을 보유한 딜리셔스는 패션 도소매 거래 1위 플랫폼 ‘신상마켓’을 운영 중이다. 신상마켓은 2022년부터 일본 및 중국을 시작으로 해외 진출을 본격적으로 추진해 K패션의 글로벌화를 주도하고 있다.

2011년에 설립된 딜리셔스는 K패션 도소매 거래 1위 플랫폼 ‘신상마켓’을 운영하고 있다. 2013년 출시된 신상마켓은 도매가 생산한 의류 판매에 대한 전 과정과 소매가 제품을 구입하는 전 과정을 플랫폼 하나에서 모두 진행 가능하다. 딜리셔스는 차별화된 서비스로 2023년 누적 거래액 3조를 돌파하며 빠르게 성장하고 있다. 이를 바탕으로 글로벌 패션 시장에 K패션을 연결시키는 사업을 확대해 나갈 계획이다.

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