우리 학교 대학원 최준용(인공지능학과·석사 4학기) 학우와 조현(인공지능학과·석박사통합 9학기) 학우가 지난달 9일부터 11일까지 열린 ‘제34회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵(이하 IPIU 2022)’에서 우수논문상(은상)을 수상했다. 두 학우는 황원준(소프트웨어) 교수가 지도하는 CVPR Lab(Computer Vision and Pattern Recognition Lab)에서 연구를 진행했다.

IPIU 2022는 한국컴퓨터비전학회에서 주관하는 학회로 국내 이미지 관련 딥러닝 연구 자료들을 발표하고 토론하는 장이다. 대학원 뿐만 아니라 LULULAB이나 한국전자통신연구원(ETRI)과 같은 저명한 기관이 참여하는 영상처리에 관련한 국내에서 가장 큰 규모의 이미지 관련 딥러닝 학회다.

선정된 논문의 제목은 ‘Collaborative Learning 기반 Adaptive Model Knowledge Distillation’으로 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 경량화에 대한 내용이다. 최 학우는 “최근에 지식 전이 기법의 모델을 늘려 성능을 올리는 방법이 사용되고 있다”며 “잘못된 정보가 전이되는 문제가 있어 이를 막고자 동적 객체 생성 패턴(Adaptive Model)을 이용해 잘못된 정보를 최소화하고 성능을 최대로 이끄는 방법을 연구했다”고 전했다. 논문의 내용은 딥러닝 모델을 상용화하려면 학습할 수 있는 변수의 크기를 줄이거나 경량화해야 하는데 위의 학생모델이 경량화된 모델이다. 하지만 학생 모델만 활용하면 더 큰 모델에 비해 성능이 떨어지게 되는데 이때 연구 내용의 방법을 쓰면 성능을 어느 정도 보장하면서 경량화를 할 수 있는 것이다.

조 학우는 “최 학우의 좋은 아이디어를 바탕으로 상을 받은 것 같다”며 “부족하지만 더 발전시켜서 좋은 연구를 하겠다”고 소감을 전했다. 최 학우는 “교수님과 조 학우의 도움을 받아 질 높은 논문이 나온 것 같다”고 밝혔다. 두 학우의 지도를 맡은 황 교수는 “학우들이 열심히 연구했을 뿐만 아니라 BK21 Ajou DREAM 인공지능혁신인재 양성사업단에서 연구를 원하는 학생들에게 지원을 아끼지 않고 있다”며 “국내에 머무르지 않고 AI분야 우수 국제학술대회에서도 좋은 성과를 낼 수 있게 지도하겠다”고 말했다.

한편 최 학우는 ‘제33회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵(IPIU 2021)’에서 ‘교사-학생 모델 간 극심한 크기 및 성능 차이 극복을 위한 Multiple Assistants 기반 Densely Guided Knowledge Distillation’라는 논문으로 우수논문상 금상을 수상한 바 있다.

 

Tip. 인공지능 관련 단어

지식 전이 기법(Knowledge Distillation): 교사 모델과 학생 모델로 구성돼 학생 모델이 교사 모델의 가이드라인을 보면서 성능을 높이는 기술

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