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[IT뉴스]“AI는 전력먹는 하마?” UNIST, AI 322배 압축 성공

온카뱅크관리자

2024-10-08 11:54:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- 인공지능대학원 유재준 교수팀, ECCV 2024서 논문 발표</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="23mrMZHEUx">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Vnz7SRxppQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="323배 압축에 대한 생성 이미지 결과.[UNIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ned/20241008115432858ehvk.jpg" data-org-width="735" dmcf-mid="KRkGcbqyuR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ned/20241008115432858ehvk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            323배 압축에 대한 생성 이미지 결과.[UNIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="fLqzveMU7P" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 저전력 환경에서도 인공지능(AI) 구동이 가능하도록 하는 기술 개발에 성공했다.</p>
          <p dmcf-pid="4P15wV9H76" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 유재준 교수팀이 AI 경량화에서 디자인 자동화까지 AI 기술의 미래를 제시했다.</p>
          <p dmcf-pid="8Qt1rf2XF8" dmcf-ptype="general">유 교수팀은 지난 4일 개최된 세계적인 컴퓨터 비전 학회 ‘ECCV 2024’에서 3편의 논문을 발표했다. AI 성능 극대화, 경량화, 그리고 멀티모달 AI를 활용한 디자인 자동화에서 혁신적인 성과를 거뒀다.</p>
          <p dmcf-pid="6Qt1rf2X04" dmcf-ptype="general">유 교수팀은 이미지 생성 AI인 GAN(Generative Adversarial Networks)을 323배까지 압축하면서도 성능 저하 없이 경량화하는 데 성공했다. 지식 증류(knowledge distillation) 기법을 활용해 고성능 컴퓨터가 없는 엣지 디바이스나 저전력 컴퓨터에서도 AI를 효율적으로 사용할 수 있는 가능성을 제시했다.</p>
          <p dmcf-pid="PxFtm4VZpf" dmcf-ptype="general">유 교수는 “323배 압축된 GAN이 기존 수준의 고품질 이미지를 만들어낸다는 점을 입증했다”며 “엣지 컴퓨팅이나 저전력 디바이스에서도 고성능 AI를 사용할 수 있는 길을 열었다”고 말했다. 제1저자 여상엽 연구원은 “제한된 자원에서도 고성능 AI 구현 가능성을 열어 AI 활용 범위를 크게 확장할 것”이라고 설명했다.</p>
          <p dmcf-pid="QM3Fs8f5uV" dmcf-ptype="general">연구팀은 DiME와 NICKEL 기법을 도입해 이미지 하나하나 비교하지 않고 분포를 비교하는 방식을 사용해 안정성을 높였다. 예를 들어, 선생 모델이 김태희 이미지를 만들면, 학생 모델이 송혜교나 전지현 이미지를 만들어도 학습이 가능하도록 한 것이다.</p>
          <p dmcf-pid="xVGYABzTF2" dmcf-ptype="general">NICKEL 기법은 생성기와 분류기 간의 상호작용을 최적화해, 경량화된 모델에서도 높은 성능을 유지하게 돕는다. 두 기법을 결합한 결과, 323배 압축된 GAN 모델도 기존과 동일한 수준의 고품질 이미지를 생성할 수 있었다.</p>
          <p dmcf-pid="yIeRUwEQ79" dmcf-ptype="general">유 교수팀은 고성능 컴퓨팅 자원이 부족한 환경에서도 고해상도 영상을 효율적으로 생성할 수 있는 하이브리드 비디오 생성 모델(HVDM)을 개발했다. HVDM은 2D 트리플레인 표현과 3D 웨이블릿 변환을 결합해, 영상의 전역적 맥락과 세밀한 디테일을 동시에 처리할 수 있다.</p>
          <div dmcf-pid="WCdeurDxFK" dmcf-ptype="general">
           <p>유 교수는 “HVDM은 고성능 컴퓨팅 자원이 부족한 상황에서도 고해상도 비디오를 효율적으로 생성할 수 있는 획기적인 모델”이라며 “비디오 제작 및 시뮬레이션 같은 산업 분야에서 널리 활용될 수 있을 것”이라고 전했다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Y3mrMZHEzb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 유재준(왼쪽) UNIST 교수 연구팀.[UNIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ned/20241008115434426kqzu.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="9HhCi3ts7M" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ned/20241008115434426kqzu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구를 수행한 유재준(왼쪽) UNIST 교수 연구팀.[UNIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="G0smR5XDzB" dmcf-ptype="general">연구팀은 적은 데이터로도 광고 배너와 Web-UI 디자인을 자동 생성할 수 있는 멀티모달 레이아웃 생성 모델도 개발했다. 이 모델은 이미지와 텍스트를 동시에 처리해 사용자 입력만으로 적절한 레이아웃을 자동 생성할 수 있다.</p>
          <p dmcf-pid="HpOse1Zw7q" dmcf-ptype="general">연구팀은 HTML 코드 형식으로 레이아웃 정보를 변환했다. 언어 모델의 사전 학습 데이터를 최대한 활용해 적은 데이터로도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 자동 생성 파이프라인을 구축했다. 벤치마크 테스트 결과, 최대 2800%의 성능 향상을 기록했다.</p>
          <p dmcf-pid="XQt1rf2XFz" dmcf-ptype="general">유 교수는 “5000장 정도의 적은 데이터로도 기존 6만 장 이상의 데이터를 필요로 했던 모델보다 더 나은 성능을 발휘했다”며 “전문가뿐만 아니라 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있어 광고 배너와 웹 UI 디자인 자동화에 큰 혁신을 가져올 것”이라고 강조했다.</p>
          <p dmcf-pid="ZxFtm4VZF7" dmcf-ptype="general">nbgkoo@heraldcorp.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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