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[IT뉴스]"딥러닝보다 빠른 꿈의 AI…초차원연산 세계 최초 실용화"
온카뱅크관리자
조회:
42
2024-05-14 17:32:50
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">코가로보틱스·DGIST, 日 로봇학회 ICRA서 성과 발표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZmKoRA5rpf"> <p dmcf-pid="5YRmAhBW7V" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=신영빈 기자)국내 연구진이 딥러닝 방식 대신 '초차원 연산(HDC)'을 활용한 새로운 인공지능(AI) 학습법을 선보였다.</p> <p dmcf-pid="1vPEgsuSz2" dmcf-ptype="general">코가로보틱스는 이 같은 내용의 논문을 세계 최대 로봇학회인 '국제 로봇자동화 학술대회(ICRA)' 검증을 거쳐 일본 요코하마에서 열리는 ICRA 연례 컨퍼런스에서 이날 공식 발표한다고 14일 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="t9sFGuLKp9" dmcf-ptype="general">논문 제목은 '인간 두뇌에서 영감을 얻은 초차원 컴퓨팅: 바퀴 달린 로봇의 감각 운동 제어를 위한 경량 기호 학습'이다. 한양대 명예교수인 서일홍 대표 등 4명의 코가로보틱스 연구진과 대구경북과학기술원(DGIST) 김예성 교수 등 총 12명의 연구진이 공동 집필했다.</p> <p dmcf-pid="FS6komUlzK" dmcf-ptype="general">코가로보틱스 측은 "초차원 연산은 그동안 해외에서도 이론적으로는 차세대 AI 학습 방식으로 각광받으면서 일부 연구가 진행되고 있다"며 "이를 실용화해 로봇 자율주행에 적용하고 세계적인 학술대회에서 논문 발표까지 한 사례는 이번이 세계 최초"라고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="3dH276me3b" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="서일홍 한양대 명예교수 겸 코가로보틱스 대표(오른쪽)와 김예성 디지스트 전기전자컴퓨터공학과 교수(왼쪽)가 14일 일본 요코하마에서 열린 세계 최대 로봇학회 ICRA에 논문 발표를 위해 연례 컨퍼런스에 참석했다. (사진=코가로보틱스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/14/ZDNetKorea/20240514173253440suvi.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XBWbpfDxU4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/14/ZDNetKorea/20240514173253440suvi.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 서일홍 한양대 명예교수 겸 코가로보틱스 대표(오른쪽)와 김예성 디지스트 전기전자컴퓨터공학과 교수(왼쪽)가 14일 일본 요코하마에서 열린 세계 최대 로봇학회 ICRA에 논문 발표를 위해 연례 컨퍼런스에 참석했다. (사진=코가로보틱스) </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="0PvzF9c6pB" dmcf-ptype="general">HDC는 인간 뇌의 연산 방식을 모방하는 것이 특징이다. 초차원 벡터에 모든 사물과 개념 등을 대응시키고, 이 벡터들을 서로 결합해 원하는 추론 결과를 도출하는 방식이다. 두뇌가 정보를 특정 뉴런에 저장하지 않고 다수 뉴런에 분산해 저장하는 방식과 유사하게 설계됐다.</p> <p dmcf-pid="pPvzF9c6Fq" dmcf-ptype="general">딥러닝 방식에서는 인공신경망에 입력된 값들이 다층 구조 노드들 간 수많은 시냅스를 거쳐가면서 연산된다. 여기에는 매우 많은 행렬 연산이 수반된다. AI 성능 향상을 위해 신경망 규모를 키울수록 연산량도 기하급수적으로 증가하기 때문에 고가의 GPU 등 AI 시스템 구축 비용이 증가하고 전력 소모량도 많아진다.</p> <p dmcf-pid="UO2adkts7z" dmcf-ptype="general">반면 HDC를 통한 인공지능 학습 방법을 활용하면 딥러닝과는 달리 적은 메모리와 계산만을 필요로 한다. 경량 AI나 온디바이스 AI를 구현하는 데 있어 핵심적인 학습방법으로 꼽히는 이유다.</p> <p dmcf-pid="uDqiQaHE37" dmcf-ptype="general">연구진은 360도 방향 거리를 측정하는 라이다 데이터를 읽어 모터를 제어하는 지각-행동 관계를 HDC로 모방해 모델을 학습하는 기술과, 학습 과정 중 보상을 하는 강화 학습 기술을 개발했다.</p> <p dmcf-pid="7L18bMCn0u" dmcf-ptype="general">논문에서는 HDC 학습 방법을 실내자율주행 로봇에 실제 적용한 결과, 딥러닝 대비 30분의 1 가격의 컴퓨터를 써서 동일한 학습·추론 결과를 도출했다고 밝혔다. 속도는 15배 빨라졌고, 전력 소모도 20분의 1로 줄었다.</p> <p dmcf-pid="zKmtYUnbUU" dmcf-ptype="general">최현택 로봇학회회장은 "대한민국 과학기술계의 AI·로봇 기술 수준을 알릴 수 있는 쾌거이자, HDC 기술이 앞으로 현장 학습이 필요한 다양한 분야에 적용이 가능하다는 점을 보여주는 시금석"이라고 말했다.</p> <p dmcf-pid="q5nhwyVZpp" dmcf-ptype="general">서일홍 교수는 "기존 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘 모델의 크기가 기하급수적으로 커지고 있어 이를 훈련하는 데에는 고가의 GPU가 필수적으로 활용되는 등 비용 부담이 높아지고 있다"며 "경량 인공지능 기술을 활용하여 온디바이스 로봇 환경에서 훈련 및 추론 과정을 모두 수행하는 기술을 개발했다는 의의가 있다"고 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="B4hU5BNfU0" dmcf-ptype="general">한편 코가로보틱스는 이 새로운 학습 방식을 자율주행 로봇 뿐만 아니라 현관문 자동 개폐 등 다양한 분야로 확대 적용하고 있다고 밝혔다. 코가로보틱스는 지난달 현대산업개발에서 건설하는 아이파크 아파트의 도어 개폐 시스템에 HDC 기반 인식 기술을 공급하는 계약을 체결했다.</p> <p dmcf-pid="bbr1WpiB33" dmcf-ptype="general">스마트폰 앱에 주민들이 자신만의 동작이나 음성 명령을 등록해 놓고, 해당 동작이나 음성 명령을 통하여 현관문·대문을 개폐할 수 있게 하는 방식이다. 사전에 스마트폰 앱에 동작 및 음성 명령을 학습시키고 실사용 시에 스마트폰이 동작 및 음성 명령을 인식하는 등 연산이 HDC에 기반해 처리된다.</p> <p dmcf-pid="KKmtYUnbuF" dmcf-ptype="general">글로벌 로봇 석학인 마코토 가네코 박사는 "초차원 컴퓨팅(HDC)이라는 경량 AI 기술을 적용한 AI 로봇의 상용화 가능성을 보여주는 중요한 논문"이라고 평가했다.</p> <p dmcf-pid="9RYKU4wMpt" dmcf-ptype="general">신영빈 기자(burger@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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