인하대 최동완 교수 연구팀, 인간 중심 AI 기술 개발 박차

김동성 2024. 1. 9. 09:52
자동요약 기사 제목과 주요 문장을 기반으로 자동요약한 결과입니다.
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.

인하대(총장 조명우)는 최동완 전기컴퓨터공학과 교수 연구팀이 인간 중심 인공지능(AI) 기술 개발의 연구 성과를 인정받았다고 9일 밝혔다.

연구팀 소속 강한얼·신현준 석사과정 졸업생은 다음 달 열리는 AI분야 최우수 학술대회인 'AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2024'에서 졸업 연구를 각각 발표할 예정이다.

음성재생 설정
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

인하대 전기컴퓨터공학과 강한얼·신현준 석사과정 졸업생(왼쪽부터)과 최동완 교수.

인하대(총장 조명우)는 최동완 전기컴퓨터공학과 교수 연구팀이 인간 중심 인공지능(AI) 기술 개발의 연구 성과를 인정받았다고 9일 밝혔다.

연구팀 소속 강한얼·신현준 석사과정 졸업생은 다음 달 열리는 AI분야 최우수 학술대회인 'AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2024'에서 졸업 연구를 각각 발표할 예정이다.

강한얼 졸업생은 '적대적 생성 메타모델을 통한 회상 기반 지속학습'(Recall-Oriented Continual Learning with Generative Adversarial Meta-Model)을 주제로 한 연구 논문을 발표한다.

그는 인간의 뇌가 회상하는 원리에 착안해 과거 신경망이 학습한 파라미터 자체를 재생(recall)하는 독창적인 방법을 제안했다. 신경망 지속 학습의 오랜 난제인 안정성·가소성 딜레마(stability-plasticity dilemma)를 획기적으로 해결한 성과를 인정받았다. 기존 연구와 다르게 신경망 지속학습의 대상을 단기기억 신경망과 장기기억 신경망으로 나눠 새로운 지식을 빠르게 학습할 뿐 아니라 과거 지식에 대한 보존 효과를 높이는 결과를 달성했다.

신현준 졸업생은 '교사모델 변화에 강건한 데이터 없는 지식증류 기법'(Teacher as a Lenient Expert: Teacher-Agnostic Data-Free Knowledge Distillation) 제목의 연구 논문 발표에 나선다.

그는 데이터를 사용하지 않는 지식 증류(knowledge distillation) 방법에서 기존 연구가 교사 모델에 따라 불안정한 학습 성능을 보일 수 있음을 처음으로 발견하고, 이를 효과적으로 해결하는 지식 증류 방법을 개발했다. 해당 연구는 교사 모델의 잘못된 지식 전달을 방지하고, 선별된 지식만을 전달하는 방식을 제안했다. 앞으로 잘못 학습된 AI를 치료하는 분야에도 적용할 가능성을 보여준 연구라는 점에서 좋은 평가를 받았다.

이번 연구 결과는 정보통신기획평가원의 사람 중심 AI 핵심 원천기술 개발사업 및 AI융합대학원과 한국연구재단의 기초연구실 및 4단계 BK21 사업 지원으로 수행됐다.

최동완 교수는 “인간의 뇌를 착안한 지속 학습 AI 기술 개발을 이어갈 것”이라며 “미래에 인간과 같이 고도로 발전한 AI를 직접 치료하고, 정신적인 문제를 겪고 있는 사회적 약자를 도울 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

인천=김동성 기자 estar@etnews.com

Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.

이 기사에 대해 어떻게 생각하시나요?