최동완 교수 연구팀, 인간 중심 인공지능 기술 개발 박차

 

인공지능 분야 최우수 학술대회 AAAI 2024서 발표 예정

“인간 뇌 착안한 지속학습 인공지능 기술 개발 힘쓸 것”

▲(사진 왼쪽부터)강한얼, 신현준 석사과정 졸업생과 최동완 컴퓨터공학과 교수

 

 

본교 최동완 전기컴퓨터공학과 교수 연구팀이 인간 중심 인공지능 기술 개발의 연구 성과를 인정받았다.

 

연구팀 소속 강한얼, 신현준 석사과정 졸업생은 다음 달 열리는 인공지능 분야 최우수 학술대회인 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2024에서 졸업 연구를 각각 발표할 예정이다.

 

강한얼 졸업생은 ‘적대적 생성 메타모델을 통한 회상 기반 지속학습’(Recall-Oriented Continual Learning with Generative Adversarial Meta-Model)을 주제로 한 연구 논문을 발표한다.

 

그는 인간의 뇌가 회상하는 원리에 착안해 과거의 신경망이 학습한 파라미터 자체를 재생(recall)하는 독창적인 방법을 제안했다. 신경망 지속학습의 오랜 난제인 안정성·가소성 딜레마(stability-plasticity dilemma)를 획기적으로 해결한 성과를 인정받았다. 기존 연구와 다르게 신경망 지속 학습의 대상을 단기기억 신경망과 장기기억 신경망으로 나누어 새로운 지식을 빠르게 학습할 뿐 아니라 과거 지식에 대한 보존 효과를 높이는 결과를 달성했다.

 

신현준 졸업생은 ‘교사모델 변화에 강건한 데이터 없는 지식증류 기법’(Teacher as a Lenient Expert: Teacher-Agnostic Data-Free Knowledge Distillation) 제목의 연구 논문 발표에 나선다.

 

그는 데이터를 사용하지 않는 지식 증류(knowledge distillation) 방법에서 기존 연구가 교사 모델에 따라 불안정한 학습 성능을 보일 수 있음을 처음으로 발견하고, 이를 효과적으로 해결하는 지식 증류 방법을 개발했다. 해당 연구는 교사 모델의 잘못된 지식 전달을 방지하고 선별된 지식만을 전달하는 방식을 제안했다. 앞으로 잘못 학습된 인공지능을 치료하는 분야에도 적용할 수 있는 가능성을 보여준 연구라는 점에서 좋은 평가를 받았다.

 

이번 연구 결과는 정보통신기획평가원의 사람 중심 인공지능 핵심 원천기술 개발사업 및 인공지능융합대학원과 한국연구재단의 기초연구실 및 4단계 BK21 사업의 지원으로 수행됐다.

 

연구책임자인 최동완 컴퓨터공학과 교수는 “인간의 뇌를 착안한 지속 학습 인공지능 기술 개발을 이어갈 것”이라며 “미래에 인간과 같이 고도로 발전한 인공지능을 직접 치료하고, 정신적인 문제를 겪고 있는 사회적 약자를 도울 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

 

 

 

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