서울대 연구팀, 속도 빠르고 쉬운 딥러닝 시스템 '야누스' 개발

야누스(JANUS) 전체 시스템 구조[서울대 공대 제공=연합뉴스]

(서울=연합뉴스) 전명훈 기자 = 서울대 공대는 컴퓨터공학부 전병곤 교수팀이 기존 모델의 단점을 보완한 딥러닝 시스템 '야누스'(JANUS)를 개발했다고 18일 밝혔다.

'딥러닝 시스템'은 개발자들이 원하는 모델을 표현하고, 학습·추론하게 해주는 기능을 한다. 구글의 '텐서플로우', 페이스북의 '파이토치' 등이 대표적이다.

텐서플로우(심볼릭 그래프 방식)는 고정된 구조의 모델을 빠르게 학습시킬 수 있지만 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기 어렵다는 단점이 있었다.

반면 파이토치(명령형 방식)는 다양한 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데 시간이 오래 걸린다는 점이 단점으로 꼽혔다.

연구팀이 개발한 야누스는 기존 시스템의 단점을 극복해 모델을 쉽게 표현할 수 있으면서도 학습하는 데 걸리는 시간을 대폭 줄였다. 특히 모델 학습 속도를 기존 명령형 방식 시스템보다 최대 48배까지 끌어올렸다.

연구팀은 "텐서플로우나 파이토치에 기반을 둔 기존의 딥러닝 시스템의 장점만을 결합하는 새로운 시스템을 고안했다"며 "야누스가 이미지 처리, 음성 인식, 자율주행 등 4차산업혁명 발전에 기여할 것"이라고 기대했다.

연구팀은 이 연구 결과를 내년 2월 미국 보스턴에서 개최되는 시스템 분야 최고 귄워 학회 중 하나인 NSDI에서 발표할 예정이다.

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