박종세 KAIST 교수팀, 2024 ISCA 최우수 연구 기록물상

이준기 2024. 8. 1. 10:36
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클라우드의 원격 컴퓨팅 없이 기기 자체에 내장된 인공지능(AI) 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 최우수 연구상을 수상했다.

연구팀은 적응형 AI 기반 기술인 '연속학습' 가속을 위한 신경망처리장치(NPU) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 처음 개발했다.

박종세 KAIST 교수는 "앞으로 온디바이스AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나가겠다"고 말했다.

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박종세 교수 연구팀, 최우수 연구기록물상 받아
연속학습 기반 온디바이스 시스템 개발에 기여
박종세 KAIST 교수 연구팀이 최근 아르헨티나에서 열린 '2024 국제 컴퓨터 구조 심포지엄'에서 최우수 연구 기록물상을 수상했다. KAIST 제공
박종세 KAIST 교수 연구팀이 개발한 자율시스템 환경에서 구현되는 '온디바이스 연속학습 시스템'의 연산 작업 흐름도. KAIST 제공

클라우드의 원격 컴퓨팅 없이 기기 자체에 내장된 인공지능(AI) 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 최우수 연구상을 수상했다.

KAIST는 박종세 전산학과 교수 연구팀이 최근 아르헨티나에서 열린 '2024 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(ISCA)'에서 최우수 연구 기록물상을 받았다고 1일 밝혔다.

이 심포지엄은 컴퓨터 아키텍처 분야의 최고 학회로, 올해 제출된 423편의 논문 중 83편만이 채택될 정도로 엄격한 심사를 거친다. 박 교수 연구팀이 수상한 최우수 연구 기록물상은 학회에서 수여하는 특별상 중 하나로, 제출 논문 중 혁신성과 활용 가능성, 영향력 등을 평가해 선정된다.

연구팀은 적응형 AI 기반 기술인 '연속학습' 가속을 위한 신경망처리장치(NPU) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 처음 개발했다.

온디바이스 AI는 자율주행차, 로봇 등 자율시스템 환경에서 널리 쓰이지만, 제한적인 연산과 메모리 자원으로 인해 경량화된 AI 모델을 사용하기 때문에 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 기존 AI모델에 새로운 데이터를 지속적으로 학습시켜 변화된 환경에 적응해 정확도를 높일 수 있는 연속학습 기반의 적응형 AI 방법이 주목받고 있다.

연속학습은 AI모델의 추론뿐 아니라 재학습, 데이터 라벨링 작업을 한정된 온디바이스 지원에서 실행해야 하는데, 원격 컴퓨팅 자원 없이 온디바이스 자원만으로 구현하는데 성공했다. 이 기술은 AI 기반 소프트웨어 중심 차(SDV) 플랫폼과 소프트웨어 중심 로봇(SDR)으로 대표되는 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 전망이다.

ㅋ연구팀은 향후 온디바이스 AI시스템 연구의 지속 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드와 데이터 등의 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다.

박종세 KAIST 교수는 "앞으로 온디바이스AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나가겠다"고 말했다.

이준기기자 bongchu@dt.co.kr

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