사각, 'AAAI 2026' 논문 채택… 글로벌 AI '초격차' 기술력 입증 : zum 뉴스

초개인화 AI 기업 주식회사 사각(SAKAK, 대표 배건규)은 자사 AI 연구진의 논문이 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회인 'AAAI 2026 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2026)' 메인 테크니컬 트랙(Main Technical Track)에 채택됐다고 밝혔다.

이번 성과는 사각 이규정 기업부설연구소장과 고려사이버대학교 최대영 교수의 공동 연구를 통해 이뤄졌다. 사각은 지난 10월 컴퓨터 비전 분야 최고 학회인 'ICCV 2025'에 이어, AI 전 분야를 아우르는 'AAAI 2026' 논문 채택으로 글로벌 수준의 독보적인 AI 원천 기술력을 다시 한번 입증했다.

사각은 다래전략사업화센터의 투자 및 육성 기업으로, 연구개발 단계부터 실제 산업 적용을 고려한 기술 고도화와 사업화 전략을 병행해 왔다. 다래전략사업화센터는 사각의 초개인화·온디바이스 AI 기술이 학술 성과에 그치지 않고 시장 경쟁력을 갖출 수 있도록 기술 검증과 사업화 연계를 지원하고 있다.

채택된 연구는 사용자의 데이터를 서버로 보내지 않고도 모델 최적화 및 개인화 모델을 학습하는 연합학습(Federated Learning) 기술 중, '프로토타입 기반 연합학습(Prototype-based Federated Learning)'의 한계를 획기적으로 개선했다. 기존 기술은 AI 모델의 규모가 커지거나 분류해야 할 데이터 종류(Class)가 많아질수록 서버와 기기 간 통신 데이터가 급증해, 실제 모바일 환경에 적용하기에는 운영 부담이 크다는 한계가 있었다.

사각 연구팀은 AI 모델 학습 시 특정 클래스의 데이터에 대해 일부 뉴런이 비활성화(0을 출력)되는 '희소 활성화(Sparse Activation)' 현상이 일관되게 나타난다는 점에 주목했다. 이를 바탕으로 데이터 전송 시 필요한 부분만 선별하여 보내는 '구조화된 희소 프로토타입(CPS)' 기술과, 데이터 중요도에 따라 크기를 자동 조절하는 '적응적 스케일링(APS)' 기법을 개발했다.

'TinyProto'로 명명된 이 기술은 기존 방식 대비 통신 비용을 최대 10분의 1 수준으로 줄이면서도 동등 이상의 AI 성능을 달성했다. 특히 기존 방식과 달리 추가적인 연산 과정이 없이 적용 가능해 기기 부하를 최소화했으며, 이미지뿐만 아니라 텍스트 데이터 처리에서도 우수한 성능을 나타냈다. 이를 통해 서로 다른 구조의 AI 모델이 혼재된(Heterogeneous Models) 환경에서도 안정적인 개인화 연합학습을 실현할 수 있는 발판을 마련했다.

이규정 사각 연구소장은 “이번 연구는 프라이버시 보호, AI 모델 성능, 통신 효율성 세가지 핵심 과제를 모두 해결한 결과물”이라며, “이론에 머물렀던 기술을 넘어, 실제 상용 네트워크의 제약 사항을 극복하고 실질적인 '온디바이스 AI' 시대를 앞당길 핵심 동력이 될 것”이라고 밝혔다.

배건규 사각 대표는 “ICCV에 이어 AAAI까지, 세계 최고 권위 학회의 연이은 채택은 사각의 혁신 속도가 글로벌 빅테크들과 어깨를 나란히 하고 있음을 보여주는 증거”라며, “성공적인 연구 성과를 동력 삼아 플랫폼 고도화에 박차를 가하고, 글로벌 시장에서 '초개인화 AI' 분야의 퍼스트 무버(First Mover)로 확실히 자리매김하겠다”고 밝혔다.

다래전략사업화센터 배순구 대표는 “이번 연구 성과를 바탕으로 사각의 기술이 실제 시장과 서비스로 연결될 수 있도록, 후속 성장 단계 연계와 글로벌 사업화 지원을 지속할 것”이라고 밝혔다.

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