경제
이노크라스-KAIST, DNA 언어모델 효율 높인 'DNAChunker' 공개…ICML 2026 정규 논문 채택
뉴스보이
2026.06.24. 10:37
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간단 요약
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DNAChunker는 유전체 서열을 생물학적 의미 기반으로 분절하여 언어모델 효율을 높이는 기술입니다.
기존 대비 7배 작은 모델 크기로 동일한 정확도를 달성하여 암 파운데이션 모델 개발에 기여합니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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바이오인포매틱스 기업 이노크라스와 KAIST의 공동 연구 논문 'DNAChunker Learnable Tokenization for DNA Language Models'가 국제머신러닝학회(ICML) 2026 정규 논문으로 채택되었습니다. ICML은 인공지능 및 머신러닝 분야의 주요 국제 학술대회입니다.
연구진이 개발한 DNAChunker는 DNA 언어모델에 적용되는 학습형 적응 토크나이저 기술입니다. 이 기술은 유전체 서열을 생물학적 의미를 반영한 가변 길이 단위로 분절하여 처리하며, 유전 정보의 맥락을 학습해 효율적인 유전체 정보 표현을 가능하게 합니다.
성능 평가 결과, DNAChunker는 1억 7,200만 파라미터 모델로 최신 12억 파라미터급 DNA 언어모델과 동등한 수준의 정확도를 달성했습니다. 이는 기존 모델 대비 7배 이상 작은 크기로 동일 성능을 구현한 것입니다.
이원철 이노크라스 CIO는 DNA 언어모델의 성능이 유전체 데이터 표현 방식에 크게 영향을 받는다고 설명했습니다. 서제희 이노크라스 대표이사는 이번 채택이 이노크라스의 암 파운데이션 모델 개발에 중요한 이정표가 될 것이라고 밝혔습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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