UNIST "기존 지식 유지하며 새 정보 학습하는 AI 기술 개발"

고품질 이미지 생성·정제해 학습내용 유지…자율주행·보안 혁신 기대

SDDGR 모델의 작동 과정 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 인공지능(AI)이 새로운 정보를 배우면서도 기존 지식을 잃지 않는 기능을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 구현했다.

20일 UNIST에 따르면 인공지능대학원 백승렬 교수팀은 인공지능이 기존 지식을 유지하면서도 새로운 정보를 학습할 수 있는 기술(SDDGR·Stability Diffusion-based Deep Generative Replay)을 개발했다.

이 기술은 스마트 가전 제품, 로봇 공학, 의료 분야 등 일상생활과 밀접한 영역에서 인공지능의 정확한 인식을 가능하게 한다.

자율주행 자동차가 도로 위에서 다양한 물체를 인식하고 안전하게 운행하는 데 도움을 주거나, 보안 시스템에 적용해 침입자를 정확하게 감지해 경고 알람을 보낼 수 있다.

기존에 개발된 '클래스 증분 학습'(CIL) 기술은 이미지 안 여러 객체를 인식하고 분류하는 데 한계가 있었다.

SDDGR 기술은 고품질 이미지를 만들어 이전에 배운 것들을 잘 기억하고, 반복적인 정제 과정을 통해 이미지의 질을 더 높여 기존 지식을 효과적으로 유지할 수 있다는 점이 특징이다.

새로운 데이터를 학습할 때도 성능을 높이는 방법을 사용해 더욱 정확하게 배울 수 있다.

또 기존 데이터를 반복 사용하지 않아 광범위한 데이터를 저장하고 처리하는 비용을 절감할 수 있어 경제적 효율성도 높다고 연구팀은 설명했다.

제1저자 김준수 연구원은 "SDDGR 기술이 다양한 응용 분야에서 실질적인 효과가 있음을 보여줬다"며 "기업이 더 적은 비용과 시간으로 더 나은 인공지능 모델을 개발하는 데 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

연구 결과는 컴퓨터 비전 학술대회인 CVPR 2024에서 21일 발표될 예정이다.

연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 해양수산과학기술진흥원, LG전자, CJ AI센터의 지원을 받았다.

yongtae@yna.co.kr

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