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[IT뉴스]DGIST, 실시간 AI 병목 푼 '제로스왑'…세계 최초 RTAS 2년 연속 최우수논문상

온카뱅크관리자

2026-06-18 08:47:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> GPU 메모리 한계 넘어 SSD를 확장 메모리로 활용 자율주행·로봇 응답시간 최대 3.2배 단축…실시간 AI 안전성 향상 
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 대구경북과학기술원(DGIST) 연구진이 자율주행차와 지능형 로봇의 핵심 과제인 실시간 인공지능(AI) 처리 지연 문제를 해결할 기술을 개발하며 세계 최고 권위 학술대회에서 2년 연속 최우수 논문상을 수상했다.
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 DGIST는 좌훈승 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 실시간 시스템 분야 최고 권위 국제학술대회인 IEEE RTAS 2026에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 18일 밝혔다.
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 <img alt="좌훈승 DGIST 교수(가운데 우측)가 IEEE RTAS 2026에서 최우수논문상을 수상했다. DGIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/akn/20260618084546306zupe.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="5Y6jkRRfal" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/akn/20260618084546306zupe.jpg" width="658">
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 좌훈승 DGIST 교수(가운데 우측)가 IEEE RTAS 2026에서 최우수논문상을 수상했다. DGIST 제공
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 특히 좌 교수는 RTAS 32년 역사상 세계 최초로 2년 연속 최우수 논문상을 수상하며 해당 분야에서 독보적인 연구 경쟁력을 입증했다.
 IEEE가 주관하는 RTAS는 자율주행차, 산업용 로봇, 항공 제어 등 높은 안전성과 실시간성이 요구되는 시스템 기술을 다루는 세계적 학술대회다. 올해 프랑스에서 열린 RTAS 2026에는 전 세계에서 108편의 논문이 제출됐으며, 좌 교수팀 논문이 유일하게 최우수 논문으로 선정됐다.
 SSD를 GPU 메모리처럼…실시간 AI 병목 해결
 연구팀은 이번 논문에서 임베디드 AI 시스템의 최대 난제로 꼽히는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 '제로스왑(ZeroSwap)' 기술을 제안했다.
 최근 자율주행차와 지능형 로봇은 객체 인식, 경로 예측, 상황 판단 등 다양한 AI 모델을 동시에 구동해야 한다. 하지만 소형·저전력 기반의 임베디드 장치는 대형 서버에 비해 메모리와 연산 자원이 제한적이어서 여러 AI 모델을 동시에 실행하면 처리 지연이 발생한다.
 특히 자율주행이나 로봇 제어처럼 수 밀리초 단위의 판단이 필요한 환경에서는 이러한 지연이 안전사고로 이어질 수 있어 해결이 시급한 과제로 꼽혀왔다.
 연구팀은 데이터 저장장치인 SSD를 GPU의 확장 메모리처럼 활용하는 방식을 고안했다. 일반적으로 SSD는 GPU 메모리보다 속도가 느려 데이터를 주고받는 과정에서 큰 지연이 발생하지만, 제로스왑은 이러한 병목 현상을 사실상 제거해 지연 시간을 '제로' 수준으로 낮췄다.
 실험 결과 실제 GPU 메모리 용량을 초과하는 환경에서도 지연 증가율을 평균 3.6% 수준으로 억제했으며, AI 작업 응답 시간은 최대 3.2배 단축한 것으로 나타났다.
 이는 제한된 하드웨어 자원만으로도 복잡한 다중 AI 기능을 안정적으로 운영할 수 있음을 보여준 성과로 평가된다. 향후 자율주행차, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 실시간성과 안전성이 중요한 산업 분야에 폭넓게 활용될 전망이다.
 좌훈승 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수는 "이번 연구는 단순히 기기의 메모리 용량을 늘리는 수준을 넘어 제한된 임베디드 환경에서도 복잡한 AI 기능을 지연 없이 안정적으로 실행할 수 있음을 입증했다"며 "자율주행, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 미래 산업의 핵심 기반 기술로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.
 한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원(IITP), AI 스타펠로우십의 지원을 받아 수행됐다. 강우성 DGIST 박사후연수연구원이 제1저자로 참여했으며, 이탈리아 모데나·레지오에밀리아대 연구진과 국민대, 연세대 연구진이 공동 연구에 참여했다.
 김종화 기자 justin@asiae.co.kr
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