토스, 세계적 권위 AI학회 NeurIPS에 ‘연합학습 최적화 연구’ 논문 등재

ㅣ데일리포스트=곽민구 기자ㅣ토스(운영사 비바리퍼블리카)가 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회 ‘뉴립스(NeurIPS, Neural Information Processing Systems) 2025’에 논문을 등재했다.

채택된 토스의 연구는 ‘로컬 사전 정렬 기반 연합학습(Federated Local Prior Alignment, FedLPA)’으로, 개인정보 보호 규제로 인해 데이터를 중앙 서버로 옮길 수 없는 국가에서도 AI 모델을 학습할 수 있도록 돕는다.

연구팀은 국가·사용자 그룹 등 비슷한 특성을 가진 데이터를 자동으로 묶어주는 ‘인포맵(Infomap)’ 기반 로컬 군집화와, 예측을 정렬해 학습 안정성을 높이는 ‘로컬 프라이어 얼라인먼트(Local Prior Alignment)’ 기법 결합을 통해 각 디바이스의 데이터 구조를 스스로 파악하고 활용할 수 있도록 하여 사전에 범주의 종류나 데이터 분포를 알기 어려운 환경에서도 새로운 유형의 범주를 정확하게 찾아내는 ‘일반화 범주 발견(Generalized Category Discovery, GCD)’ 성능을 입증했다.