UNIST "저전력 컴퓨터에서도 고성능 AI 구현…경량화 성공"

유재준 교수팀 ECCV서 발표…비디오 생성·디자인 자동화 모델도 개발

323배 압축 생성 이미지 결과 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 유재준 교수팀이 지난 4일 열린 국제 컴퓨터 비전 학회 'ECCV 2024'(European Conference on Computer Vision)에서 인공지능(AI) 관련 논문 3편을 발표했다고 8일 밝혔다.

UNIST에 따르면 연구팀은 논문을 통해 AI 성능 경량화와 디자인 자동화 등에서 성과를 제시했다.

연구팀은 우선 이미지 생성 AI인 GAN(Generative Adversarial Networks)을 323배까지 압축하면서도 성능 저하 없이 경량화하는 데 성공했다고 밝혔다.

지식 증류(knowledge distillation) 기법을 활용해 고성능 컴퓨터가 없는 엣지 디바이스나 저전력 컴퓨터에서도 AI를 효율적으로 사용할 수 있는 가능성을 제시한 것이다.

유 교수는 "323배 압축된 GAN이 기존 수준의 고품질 이미지를 만들어낸다는 점을 입증했다"고 말했다.

제1저자 여상엽 연구원은 "제한된 자원에서도 고성능 AI 구현 가능성을 열어 AI 활용 범위를 크게 확장할 것"이라고 덧붙였다.

연구팀은 고성능 컴퓨팅 자원이 부족한 환경에서도 고해상도 영상을 효율적으로 생성할 수 있는 하이브리드 비디오 생성 모델(HVDM)도 제시했다.

기존 비디오 생성 모델들은 고성능 컴퓨팅 자원에 의존해 고해상도 영상을 생성했지만, HVDM은 제한된 자원으로도 고품질의 자연스러운 영상을 구현하는 게 가능하다고 연구팀은 설명했다.

또 연구팀은 적은 데이터로도 광고 배너와 웹 UI 디자인을 자동 생성할 수 있는 멀티모달 레이아웃 생성 모델도 개발했다.

이미지와 텍스트를 동시에 처리해 사용자 입력만으로 적절한 레이아웃을 자동으로 생성할 수 있는 모델이다.

유 교수는 "5천장 정도의 적은 데이터로도 기존 6만장 이상의 데이터가 필요했던 모델보다 나은 성능을 발휘했다"며 "광고 배너와 웹 UI 디자인 자동화에 혁신을 가져올 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원, UNIST의 지원을 받았다.

yongtae@yna.co.kr

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