KAIST, 온디바이스 AI 위한 연속학습 기술 '최우수 기록물상'

연구내용 발표하는 박종세 교수 연구팀 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 박종세 교수 연구팀의 '자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법' 논문이 지난 6월 29일∼7월 3일 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 '2024 국제 컴퓨터 구조 심포지엄'(ISCA 2024)에서 '최우수 연구 기록물 상'(Distinguished Artifact Award)을 받았다고 1일 밝혔다.

국제 컴퓨터 구조 심포지엄(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야의 권위 있는 국제 학회로, 올해 423편의 논문이 제출돼 그중 83편(채택률 19.6%)만 채택됐다.

채택된 논문 가운데 연구 기록물의 혁신성, 활용 가능성, 영향력을 고려해 최우수 연구 기록물 상을 수여한다.

박 교수팀의 연구는 온디바이스 자원만으로 적응형 인공지능(AI)을 실현할 수 있는 기술이다.

온디바이스 AI는 서버와의 통신 과정 없이 기기 자체에서 AI가 연산을 처리하는 기술로, 클라우드를 통해 구동되는 AI에 비해 빠르게 작업을 처리할 수 있어 AI 스마트폰이나 AI PC 기술로 주목받고 있다.

하지만 제한적인 연산과 메모리 자원으로 인해 경량화된 AI 모델을 사용하기 때문에 정확도가 떨어지는 문제가 있다.

이를 해결하기 위한 적응형 AI 방법론으로서 머신러닝, 시스템, 연속학습(Continuous learning) 기법 연구가 활발히 진행되고 있다.

연구팀은 원격 컴퓨팅 자원 없이 온디바이스 자원만으로 경량화된 모델의 정확도를 효과적으로 높일 수 있는 연속학습 시스템인 신경망 처리 장치(NPU) 구조와 온디바이스 소프트웨어를 개발했다.

소프트웨어 중심 자동차(SDV), 소프트웨어 중심 로봇(SDR) 등 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 데 기여할 것으로 기대된다.

박종세 교수는 "이번 성과는 학생들의 헌신적인 노력, 구글과 메타 연구자들과의 긴밀한 협력 덕분"이라며 "앞으로도 온디바이스 AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나갈 것"이라고 소감을 밝혔다.

jyoung@yna.co.kr

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