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[IT뉴스]“알레르기·취향 짚어 맞춤 답변”…UNIST, 초경량 온디바이스 RAG 선봬

온카뱅크관리자

2026-09-10 13:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">사용자 취향 자료 선별·지침 결합…저장용량 648.96MB서 0.27MB로 대폭 감축<br>검색 시간 96.5ms서 3ms 단축 및 사용자 맞춤 정확도 18.79%p 향상<br>스마트폰·노트북 등 실제 기기서 1MB 미만 구동…국제머신러닝학회(ICML) 공개</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="64ZzJCnQTK">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a970f487373f951bcd4834fef35a7b2ac2e76136b6dee1633372615926117366" dmcf-pid="P85qihLxyb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="필요한 정보만 골라 기억하는 온디바이스 AI 비서. 연구 그림=UNIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/10/seouleconomy/20260910130751864woxv.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="8cxxw1mjy9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/10/seouleconomy/20260910130751864woxv.png" width="658"></p>
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            필요한 정보만 골라 기억하는 온디바이스 AI 비서. 연구 그림=UNIST
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          </figure>
          <p contents-hash="8ccc5bad495b85aeb53fcadb3b6fee32e811409bbfcee40743739ea54ff3cc80" dmcf-pid="Q61BnloMWB" dmcf-ptype="general">기기 내부 저장공간을 2400분의 1 수준으로 줄이면서도 사용자 취향과 특성을 정밀하게 반영하는 온디바이스 인공지능(AI) 기술이 나왔다.</p>
          <p contents-hash="5bf00f514e1ffc6b0a0476e5eba73d35980090859ed3d3de894a2ded589d46e8" dmcf-pid="xPtbLSgRTq" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 공태식 교수 연구팀은 사용자와 밀접한 정보만 선별·저장해 맞춤형 답변을 고속으로 생성하는 온디바이스 검색증강생성(RAG) 기술인 ‘에픽(EPIC)’을 개발했다고 10일 밝혔다. 이번 연구 결과는 7월 서울에서 열린 국제머신러닝학회(ICML)에서 발표됐다.</p>
          <p contents-hash="a5202b79dbaad37e01cdc04ba3de7bfced6895ffdcbd7c70164146c195989dbe" dmcf-pid="yWNO3xpXSz" dmcf-ptype="general">온디바이스 RAG는 외부 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰이나 노트북 등 기기 내부의 방문 웹페이지나 대화 기록을 검색해 언어모델 답변에 반영하는 기술이다. 사생활 침해 우려는 덜 수 있으나, 축적되는 데이터를 대부분 저장(인덱싱)하면서 기기 메모리를 과도하게 점유하고 검색 속도가 느려지는 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="4422e00e1d50834bed43a6e31812310937272283bf521503107f750e7f843853" dmcf-pid="WYjI0MUZh7" dmcf-ptype="general">연구팀은 사용자 취향이 장기간 비교적 일정하게 유지된다는 점에 착안해 데이터 저장 구조를 혁신했다. 에픽은 자료와 취향을 임베딩(수치화)해 의미적 유사도가 낮은 자료를 1차로 걸러낸 뒤, 언어모델이 남은 자료를 재검토해 필요한 정보만 선별한다. 이 과정에서 원문 정보와 함께 해당 정보를 적용할 구체적인 ‘사용 지침’을 결합해 압축 저장한다. 가령 해산물 알레르기가 있는 사용자가 여행지 음식을 물으면 질문과 알레르기 정보를 연결하고, 관련 지침이 붙은 자료를 추출해 맞춤형 식단을 제안하는 식이다.</p>
          <p contents-hash="a2c4d13206dd4b76872334d83e51923f5940028ba0c64db5a381582556d9c4de" dmcf-pid="YGACpRu5vu" dmcf-ptype="general">실험 결과 저장 효율과 검색 속도, 답변 품질 모두 큰 폭으로 개선됐다. 위키피디아 맞춤 추천 벤치마크(PrefWiki)에서 검색용 저장공간은 기존 648.96MB에서 0.27MB로 약 2404분의 1 수준까지 줄었다. 4개 벤치마크 평균 검색 시간은 96.5밀리초(ms)에서 3밀리초로 대폭 단축됐다. ‘Llama-3.1-8B-Instruct’ 모델을 적용한 평가에서는 에픽의 취향 반영 정확도가 기존 최고 성능 기술 대비 평균 18.79%포인트 높게 나타났다.</p>
          <p contents-hash="cea6dff5a4f9fbfded553dc4d41e69270cea86481ef7b9aa5e489159a00f17bc" dmcf-pid="GHchUe71SU" dmcf-ptype="general">실제 모바일 기기 구동 검증에서도 안정적인 성능을 입증했다. 연구팀이 소형 컴퓨터인 젯슨 오린 나노를 비롯해 맥북 프로 M4, 갤럭시 Z 플립6에서 외부 서버 연동 없이 단독 실행한 결과, 검색용 메모리는 1MB 미만을 유지했고 건당 검색 시간은 5.21∼29.35밀리초를 기록했다.</p>
          <p contents-hash="bc1199713f48bb25c18188d499e012d2a5175be049acd595127e096b3ea5cb36" dmcf-pid="HXkludztCp" dmcf-ptype="general">또한 에픽은 사용자 취향이 바뀌거나 새 자료가 추가되더라도 전체 색인을 재구축할 필요 없이 관련 데이터만 선별적으로 갱신할 수 있어 장기 운용 효율성이 높다.</p>
          <p contents-hash="02263a72c7f1404cbf283084935a7387a8645cddf2d099a19ba932483d245fb2" dmcf-pid="XZES7JqFv0" dmcf-ptype="general">공태식 교수는 “개인화 AI의 기억 방식을 무조건적인 다량 축적에서 가치 중심 선별로 전환한 성과”라며 “개인정보 유출 우려 없이 최소한의 메모리로 일상 기기에서 빠르게 구동하는 맞춤형 엣지 AI 상용화에 기여할 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="0f04b8e5b0e8db89803666d79b31723132dfc7b979795cbacf3aad68aed9a13f" dmcf-pid="Z5DvziB3W3" dmcf-ptype="general">울산=장지승 기자 jjs@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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