UNIST "기존 지식 유지하며 새 정보 학습하는 AI 기술 개발"

고품질 이미지 생성·정제해 학습내용 유지…자율주행·보안 혁신 기대

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.

/연합뉴스