스마트폰 AI 연합학습 속도, 4.5배 빨라진다

KAIST 이성주 교수팀, 가속화 방법론 개발
음성 인식·자연어 처리 등 AI 분야 활용 기대

본 연구의 데이터 샘플 최적 선택 및 데드라인 조절 방법론을 적용한 연합학습 라운드 진행 모식도. 사진=KAIST 제공

한국과학기술원(KAIST)이 최근 인공지능(AI) 연합학습 속도를 4.5배 가속할 수 있는 방법을 개발했다.

'연합학습 기술'은 구글·애플 등 해외 세계적 빅테크 기업들이 이미 널리 도입하고 있는 최신 기계학습 기술로, 의료 인공지능 기술 등 새로운 인공지능 서비스 개발이 가능해 각광받고 있다. 하지만 인공지능 모델 학습이 사용자의 스마트폰 위에서 이뤄져 기기에 과부하를 일으키고, 배터리 소모나 성능 저하 등이 발생할 수 있는 우려를 안고 있다.

이성주 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 국제공동연구를 통해 이러한 '연합학습 기술'의 학습 속도를 4.5배 가속할 수 있는 방법론을 개발한 것.

연구팀은 연합학습에 참여하는 사용자 기기 위 데이터 샘플 각각의 학습 기여도를 측정했고, 이를 기반으로 최적의 샘플을 선택해 학습 속도를 4.5배 높였다. 이 같은 방법론의 적용을 통해 향후 사용자 스마트폰 과부하 문제를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.

이성주 교수는 "이번 연구 결과는 연합학습의 학습 속도를 향상하고 활용도를 높여 의미가 있다"며 "컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 센서 데이터 등 다양한 응용에서 모두 좋은 성능을 보여 빠른 파급효과를 기대한다"고 말했다.

한편 이 연구에 대한 논문 (FedBalancer)은 신재민 KAIST 전산학부 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 중국 칭화대학과의 국제협력으로 이뤄졌다.