GIST 이규빈 교수 연구팀, 세계 최고 수준 '실시간 환경 적응 AI'개발

"학습하지 않은 환경에도 척척"…자율주행차 등에 활용 기대

이규빈 교수, 유연국·신성호·백승혁·고민환·노상준 박사과정생(앞줄 오른쪽부터 시계방향으로)(지스트 제공)/뉴스1

(광주=뉴스1) 조영석 기자 = 인공지능(AI) 모델은 하나의 학습 환경에 최적화된 내부의 매개변수가 고정돼 있기 때문에 종전의 학습 환경과 다른 운용 환경에서 AI 모델을 사용하면 성능이 저하되는 문제가 발생한다.

예를 들어 화창한 날씨에 찍은 사진만으로 학습한 AI 모델은 이에 최적화돼 있어 비가 오는 날에는 이미지 인식 성능이 낮아지게 된다.

따라서 AI 모델이 학습이 끝난 후에도 이미지 인식 성능을 유지하려면 AI 모델을 새로운 운용 환경에 맞춰 조정하는 기술이 필요하다.

광주과학기술원(GIST)은 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀이 AI 모델의 ‘실시간 환경 적응(Test-time adaptation)’ 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구 성과는 학습 환경과 다른 운용 환경에서 얻어진 이미지가 입력될 때 성능이 저하되는 기존 AI 모델의 한계를 극복하여 향후 자율주행차 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. ‘실시간 환경 적응 기술’은 AI 모델의 매개변수를 학습이 끝난 후에도 운용 환경에 맞게 적응시켜 성능을 향상시키는 기술로 AI 모델이 새로운 환경이나 조건에서도 잘 작동하도록 AI 모델의 매개변수를 실시간 미세 조정할 수 있다.

연구팀은 기존 연구와 다르게 환경 변화에 민감한 블록을 선택하는 방법을 통해 날씨, 조명 등 다양한 변화 요소에 민감한 AI 모델을 실시간으로 주어진 환경에 적응시키는 기술을 개발했다.

연구팀은 실시간 환경 적응에 적합한 블록 선택 기술과 정답 생성 기술을 이용하여 적응 기술의 성능 평가 벤치마크에서 세계 최고 수준을 달성했다.

벤치마크에서 기존 연구와 비교한 결과 에러율을 26.3%에서 23.9%로 낮추는 데 성공, 정확도가 9.1% 개선됐다.

이규빈 교수는 "이번 연구를 통해 인공지능 시스템이 다양한 환경과 조건에서 지속적으로 성장하며 안정적으로 작동할 수 있다는 것을 확인했다"며 "향후 날씨, 조명 조건, 지리적 특성 등에 따른 환경 변화에도 흔들림 없이 물체를 정확히 인지하여 자율주행차 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이규빈 교수가 지도하고 유연국 박사과정생이 수행한 이번 연구는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위의 학회 ‘CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)’에서 19일 발표될 예정이다.

kanjoys@news1.kr