영상처리 인공지능 스타트업 (주)메이아이(대표 박준혁)의 ‘사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구’ 논문이 세계 최고 권위 AI 학술대회인 ‘표현학습국제학회(ICLR) 2025’에 ‘채택, 자사 솔루션 ‘매쉬(mAsh)’의 기술 경쟁력을 입증했다고 6일 밝혔다.
ICLR은 세계 AI 연구를 선도하는 학술대회로 뉴립스(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML)와 함께 글로벌 3대 AI 학회로 꼽힌다. 매년 세계 유수의 연구기관·기업이 참여, 다양한 세션을 통해 최신 연구 동향을 공유하고 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 메이아이가 제출한 논문은 상위 5%에 부여되는 ‘스포트라이트(Spotlight)’로 선정, 혁신성을 인정 받았다.
메이아이는 이번 ‘사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구(Exploring the Camera Bias of Person Re-identification, 송명서, 박진우, 이종석)’ 논문에서 CCTV별 환경 차이로 인해 동일한 사람을 명확하게 판별하기 어려운 기존 AI 모델의 한계를 분석, 다양한 조건에서도 일관된 정확도를 유지할 수 있도록 카메라 간 편차 완화 방법을 연구했다.
이를 기반으로 메이아이는 ‘카메라 편향을 줄이는 정규화 기법’을 제시하고, ‘비지도 사람 재식별 기술의 학습 방식’을 개선했다. AI 모델이 학습하지 않은 새로운 공간에서도 사람을 올바르게 인식하고, 적은 인력으로도 높은 정확도를 구현하므로 다양한 매장에 적용해 운영 효율성을 극대화할 수 있다.
특히 이번 논문에서 소개된 기술을 포함한 메이아이의 자체 개발 재식별(Re-ID) 기술은 내부 테스트에서 최신 학계 모델(ISR, 66%)을 능가하는 92%의 정확도를 기록했으며, 매쉬에 적용돼 여러 오프라인 공간에서의 방문객 데이터를 정밀하게 분석 중이다.
논문의 제 1저자인 송명서 연구팀 리드는 “매쉬의 정확도 향상을 위한 연구가 세계적으로 인정받아 기쁘다”라며, “더 많은 고객에게 신뢰할 수 있는 분석 결과를 제공할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
김찬규 메이아이 CPO는 “이번 논문에서 제시된 사람 재식별 모델은 개인정보를 보호하면서 정밀한 매장 방문객 데이터를 제공하는 메이아이의 핵심 기술”이라며 “앞으로도 세계 최고 수준의 기술력으로 보다 정확한 데이터를 제공하기 위해 노력할 것”이라고 말했다.
한편 메이아이는 지난해 9월 미국 특허청에서 AI 기반 영상 분석 기술 특허를 취득했다. 이를 통해 오프라인 매장 내 고객 행동을 실시간으로 분석하는 기술의 법적 보호를 강화하고 글로벌 시장에서의 입지를 공고히 하고 있다.
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May I, Paper Adopted at 'Expression Learning International Conference 2025'
Image processing AI startup MayI (CEO Park Jun-hyeok) announced on the 6th that its paper titled 'A Study on Camera Bias in Human Re-Identification AI Model' was 'adopted' by the 'International Conference on Representation Learning (ICLR) 2025', the world's most prestigious AI academic conference, proving the technological competitiveness of its solution 'mAsh'.
ICLR is a leading academic conference in AI research in the world, and is considered one of the top three global AI conferences along with NeurIPS and the International Conference on Machine Learning (ICML). Every year, leading research institutes and companies from around the world participate, share the latest research trends through various sessions, and select excellent papers through strict review. The paper submitted by MayI was selected as the 'Spotlight', which is given to the top 5%, and was recognized for its innovation.
In this paper, 'Exploring the Camera Bias of Person Re-identification (Song Myeong-seo, Park Jin-woo, Lee Jong-seok)', MayEye analyzed the limitations of existing AI models that have difficulty clearly identifying the same person due to environmental differences in each CCTV, and studied methods to alleviate the bias between cameras so that consistent accuracy can be maintained even under various conditions.
Based on this, MayI proposed a ‘normalization technique to reduce camera bias’ and improved the ‘learning method of unsupervised human re-identification technology.’ Since the AI model correctly recognizes people even in new spaces that it has not learned, and implements high accuracy with a small number of personnel, it can be applied to various stores to maximize operational efficiency.
In particular, MayI's self-developed re-identification (Re-ID) technology, including the technology introduced in this paper, has recorded an accuracy of 92% in internal tests, which outperforms the latest academic models (ISR, 66%), and is being applied to mesh to precisely analyze visitor data in various offline spaces.
“We are delighted that our research to improve the accuracy of mesh has been recognized worldwide,” said Song Myeong-seo, lead research team member and first author of the paper. “We expect that this will allow us to provide more customers with reliable analysis results.”
Kim Chan-gyu, CPO of May-I, said, “The human re-identification model presented in this paper is May-I’s core technology that provides precise store visitor data while protecting personal information,” and added, “We will continue to strive to provide more accurate data with world-class technology.”
Meanwhile, MayI acquired a patent for AI-based image analysis technology from the U.S. Patent and Trademark Office in September of last year. Through this, it is strengthening the legal protection of technology that analyzes customer behavior in offline stores in real time and solidifying its position in the global market.
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メイアイ、「表現学習国際学会2025」で論文を採択
映像処理人工知能スタートアップ（株）メイアイ（代表パク・ジュンヒョク）の「人再識別AIモデルのカメラ偏向に関する研究」論文が世界最高権威AI学術大会である「表現学習国際学会（ICLR）2025」に「採用、自社ソリューション」を発表した。
ICLRは世界AI研究を先導する学術大会でニューリップス(NeurIPS)、国際機械学習学会(ICML)とともにグローバル3大AI学会に挙げられる。毎年世界有数の研究機関・企業が参加、様々なセッションを通じて最新の研究動向を共有し、厳格な審査を経て優秀論文を選定する。メイアイが提出した論文は上位5％に付与される「スポットライト（Spotlight）」に選定、革新性を認められた。
메이아이는 이번 '사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구(Exploring the Camera Bias of Person Re-identification, 송명서, 박진우, 이종석)' 논문에서 CCTV별 환경 차이로 인해 동일한 사람을 명확하게 판별하기 어려운 기존 AI 모델의 한계를 분석, 다양한 조건에서도 일관된 정확도를 유지할 수 있도록 카메라 간 편차 완화 방법을 연구했다.
これを基にメイアイは「カメラ偏向を減らす正規化技術」を提示し、「非指導者再識別技術の学習方式」を改善した。 AIモデルが学習していない新しい空間でも人を正しく認識し、少ない人材でも高い精度を実現するので、様々な店舗に適用して運営効率性を最大化することができる。
特に今回の論文で紹介された技術を含むメイアイの自己開発再識別（Re-ID）技術は、内部テストで最新の学界モデル（ISR、66％）を凌駕する92％の精度を記録し、マッシュに適用され、複数のオフライン空間での訪問者データを精密に分析中だ。
論文の第一著者であるソンミョンソ研究チームリードは「マッシュの精度向上のための研究が世界的に認められてうれしい」とし、「より多くの顧客に信頼できる分析結果を提供できると期待する」と述べた。
キム・チャンギュメイアイCPOは「今回の論文で提示された人再識別モデルは、個人情報を保護しながら精密な店舗訪問者データを提供するメイアイの核心技術」とし「今後も世界最高レベルの技術力でより正確なデータを提供するために努力するだろう」と話した。
一方、メイアイは昨年9月、米国特許庁でAIベースの映像分析技術特許を取得した。これにより、オフライン店舗内の顧客行動をリアルタイムで分析する技術の法的保護を強化し、グローバル市場での立地を強固にしている。
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五月，‘2025 年表达学习国际会议’通过的论文
图像处理AI新创公司MayI（代表朴俊赫） 6日宣布，其题为《人体重新识别AI模型中的相机偏差研究》的论文被全球最权威的AI学术会议《国际表征学习会议（ICLR）2025》“采纳”，证明了其解决方案“mAsh”的技术竞争力。
ICLR是全球人工智能研究领域的顶级学术会议，与NeurIPS、国际机器学习会议（ICML）并列为全球三大人工智能会议。每年都有全球领先的科研机构和公司参与，通过各种会议分享最新的研究趋势，并通过严格筛选选出优秀的论文。 MayI 提交的论文因其创新性而获得认可，被选为“Spotlight”论文，该奖项仅颁发给排名前 5% 的论文。
MayEye 在这篇论文《探索行人重新识别的摄像机偏差（宋明瑞，朴镇宇，李钟硕）》中，分析了现有 AI 模型因各 CCTV 环境差异而难以清晰识别同一个人的局限性，并研究了缓解摄像机间偏差的方法，以便即使在各种条件下也能保持一致的精度。
基于此，MayEye提出了“减少相机偏差的正则化技术”，并改进了“无监督行人重识别技术的学习方法”。 AI模型即使在没有学习过的新空间中也能准确识别人，并且能够以较少的人手实现较高的准确率，因此可以运用到各类门店，实现运营效率的最大化。
尤其是包括本文介绍的技术在内的MayI自主研发的重识别（Re-ID）技术，在内部测试中准确率达到92%，超越了最新学术模型（ISR，66%），并正在应用于网格中，精准分析各类线下空间的访客数据。
研究团队首席成员、论文第一作者宋明瑞表示：“我们很高兴我们提高网格精度的研究得到了全世界的认可。我们希望这将使我们能够为更多客户提供可靠的分析结果。”
May-I CPO金灿圭表示：“本次论文中提出的人类重新识别模型是May-I在保护个人信息的同时提供精准的店铺访客数据的核心技术”，并补充道：“我们将继续努力以世界一流的技术提供更准确的数据。”
同时，MayI于去年9月从美国专利商标局获得了基于AI的图像分析技术专利。该公司借此加强了对线下门店实时分析顾客行为技术的法律保护，巩固了其在全球市场的地位。
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Puis-je, document adopté à la « Conférence internationale Expression Learning 2025 »
La startup de traitement d'images IA MayI (PDG Park Jun-hyeok) a annoncé le 6 que son article intitulé « Une étude sur le biais de caméra dans le modèle d'IA de ré-identification humaine » a été « adopté » par la « Conférence internationale sur l'apprentissage de la représentation (ICLR) 2025 », la conférence universitaire d'IA la plus prestigieuse au monde, prouvant la compétitivité technologique de sa solution « mAsh ».
L'ICLR est une conférence universitaire de premier plan dans le domaine de la recherche en IA à l'échelle mondiale et est considérée comme l'une des trois principales conférences mondiales sur l'IA avec NeurIPS et la Conférence internationale sur l'apprentissage automatique (ICML). Chaque année, des instituts de recherche et des entreprises de premier plan du monde entier participent, partagent les dernières tendances de la recherche à travers diverses sessions et sélectionnent d'excellents articles grâce à un examen rigoureux. L'article soumis par MayI a été reconnu pour son innovation en étant sélectionné comme article « Spotlight », décerné aux 5 % des meilleurs.
Dans cet article, « Exploration du biais de caméra dans la réidentification des personnes (Song Myeong-seo, Park Jin-woo, Lee Jong-seok) », MayEye a analysé les limites des modèles d'IA existants qui ont du mal à identifier clairement la même personne en raison des différences environnementales dans chaque CCTV, et a étudié des méthodes pour atténuer le biais entre les caméras afin qu'une précision constante puisse être maintenue même dans diverses conditions.
Sur cette base, MayEye a proposé une « technique de régularisation pour réduire le biais de la caméra » et a amélioré la « méthode d’apprentissage de la technologie de ré-identification humaine non supervisée ». Le modèle d'IA peut reconnaître avec précision les personnes même dans de nouveaux espaces qu'il n'a pas appris, et il peut atteindre une grande précision avec un petit nombre de personnes, de sorte qu'il peut être appliqué à divers magasins pour maximiser l'efficacité opérationnelle.
En particulier, la technologie de réidentification (Re-ID) développée par MayI, y compris la technologie présentée dans cet article, a enregistré une précision de 92 % dans les tests internes, ce qui surpasse les derniers modèles académiques (ISR, 66 %), et est appliquée au maillage pour analyser avec précision les données des visiteurs dans divers espaces hors ligne.
« Nous sommes ravis que nos recherches visant à améliorer la précision du maillage aient été reconnues dans le monde entier », a déclaré Song Myeong-seo, membre principal de l'équipe de recherche et premier auteur de l'article. « Nous espérons que cela nous permettra de fournir à davantage de clients des résultats d'analyse fiables. »
Kim Chan-gyu, CPO de May-I, a déclaré : « Le modèle de réidentification humaine présenté dans ce document est la technologie de base de May-I qui fournit des données précises sur les visiteurs du magasin tout en protégeant les informations personnelles », et a ajouté : « Nous continuerons à nous efforcer de fournir des données plus précises avec une technologie de classe mondiale. »
Entre-temps, MayI a acquis un brevet pour une technologie d'analyse d'image basée sur l'IA auprès de l'Office américain des brevets et des marques en septembre de l'année dernière. Grâce à cela, l’entreprise renforce la protection juridique de la technologie qui analyse le comportement des clients en temps réel dans les magasins hors ligne et consolide sa position sur le marché mondial.
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