전체기사 최신뉴스 GAM 라씨로
KYD 디데이
전국 대전·세종·충남

속보

더보기

KAIST, 딥러닝 정확도·속도 향상 기술 개발

기사입력 : 2020년10월20일 13:00

최종수정 : 2020년10월20일 13:00

[대전=뉴스핌] 김태진 기자 = KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층 학습(딥러닝, deep learning) 모델의 예측정확도와 훈련 속도가 대폭 향상된 새로운 모델 학습 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

최근 들어 인공지능 기술의 발전과 빅데이터 양의 증가로 인해 심층 학습이 다양한 데이터 분석 응용에서 활용되고 있다.

심층 학습의 핵심 기술은 주어진 훈련 데이터로부터 예측정확도를 최대화한 모델을 빠르게 구축하는 것이다.

연구팀이 개발한 Recency Bias의 동작 개념도.[사진=KAIST] 2020.10.19 memory4444444@newspim.com

심층 학습 모델을 학습하는 과정은 반복적으로 모델의 매개변수를 최적화하는 단계로 이뤄진다. 반복마다 훈련 데이터로부터 일부 데이터를 선정해 최적화에 사용하는데 이때 선정된 데이터 샘플을 배치(batch)라 부른다.

무작위로 배치를 선택하면 최고의 정확도가 항상 보장되지 않기 때문에 이런 문제점을 개선하기 위해 최근 인공지능 학계에서는 더 나은 배치 선택 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.

이재길 교수 연구팀이 개발한 기술은 심층 학습 모델의 학습 진행 상황에 맞게 최적의 배치를 구성하도록 하는 기술이다.

배치 선택에서는 현재 모델 학습 단계에 가장 도움이 되는 데이터를 효과적으로 선택해야 한다. 도움이 될지를 판단하기 위해 이 교수팀이 개발한 방법은 해당 데이터에 대한 이전 추론 결과를 활용한다.

단계별 추론단계에서 결과가 매우 일관적일 경우 해당 데이터가 너무 쉬어 계속 맞추거나 반대로 너무 어려워 전혀 맞추지 못한다고 볼 수 있다.

이러한 데이터는 결코 도움이 되지 않는 데이터라 할 수 있다. 반면 최근 몇 단계에서의 추론 결과가 그다지 일관적이지 않다면 해당 데이터에 대한 추론이 혼동되고 있다는 뜻이므로 현재 시점에서 꼭 필요한 데이터이다.

연구팀은 새로 개발한 배치 선택 방법론을 '최신 편향(Recency Bias)'이라고 이름을 붙이고 이미지 데이터에 널리 활용되는 다양한 합성 곱 신경망(CNN)의 학습에 적용했다.

그 결과 기존 방법론 대비 예측정확도(이미지 분류 문제)에서 최대 21% 오류를 감소시키는 한편 훈련 속도(심층 신경망 미세 조정 문제)에서는 최대 59% 시간을 단축했다.

제1 저자인 송환준 박사과정 학생은 "이번 연구는 심층 학습의 핵심 기술ˮ 이라며, "다양한 심층 신경망에 폭넓게 적용할 수 있어 심층 학습의 전반적인 성능 개선에 기여할 것ˮ이라고 말했다.

이재길 교수[사진=카이스트] 2020.10.19 memory4444444@newspim.com

연구팀을 지도한 이 교수는 "이 기술이 텐서플로우(TensorFlow) 혹은 파이토치(PyTorch)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있다ˮ고 강조했다.

이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과(2020-0-00862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)다.

memory4444444@newspim.com

CES 2025 참관단 모집

[뉴스핌 베스트 기사]

사진
위례과천선 광역철도 민자적격성 통과 [서울=뉴스핌] 최현민 기자 = 경기 과천시와 서울 강남구, 송파구 일원을 연결하는 위례과천선 사업이 본궤도에 오른다.   국토교통부는 위례과천 광역철도사업이 한국개발연구원(KDI)의 민자적격성 조사를 통과했다고 7일 밝혔다. 위례과천선은 서쪽으로는 정부과천청사, 동쪽으로는 송파구 법조타운과 위례신도시를 연결하고 북쪽으로는 강남구 압구정까지 연결하는 총 연장 28.25km의 광역철도 사업으로 민간투자방식으로 지어진다.  위례과천선 노선도안 [자료=국토부] ※노선 미확정 위례과천선은 제4차 국가철도망 구축계획 반영 후 2021년 12월 '대우건설 컨소시엄'에서 국토부에 최초제안서를 제출했으며 제안서 검토 및 지자체 협의과정을 거쳐 2022년 9월 민자적격성 조사에 착수했다. 민자적격성 조사 과정에서 원자재 가격 급등, 양재첨단물류단지 개발 등 여건 변화가 발생했고 경제성을 최대한 확보하기 위한 사업계획 보완을 거쳐 올해 11월 최종적으로 사업의 타당성을 인정받았다. 특히 본 사업 영향권에 있는 9개 공공주택지구에 총 8만6000명 규모의 입주가 예정돼 있어 신규 철도노선을 통해 선제적으로 교통난을 해소해 나갈 계획이다. 입주 예정 지구는 과천주암 공공지원주택지구, 서울강남 공공주택지구 등이다. 다만 노선안은 아직 확정되지 않았다. 국토부는 세부노선 및 역사는 실시협약 체결 시 확정‧공개할 방침이다.  윤진환 국토부 철도국장은 "내년 전략환경영향평가를 마무리하고 제3자 제안 공고를 통해 우선협상대상자를 선정해 협상까지 착수하는 것을 목표로 속도감 있게 사업을 추진할 계획"이라고 말했다. min72@newspim.com 2024-11-07 17:36
사진
의왕 오전왕곡, 1.4만 가구 들어선다 [서울=뉴스핌] 최현민 기자 = 2029년 개통예정인 인덕원~동탄 복선전철 그리고 수도권광역급행철도(GTX) C노선이 연계되는 경기 의왕시 오전동, 왕곡동 일대에 약 1만4000가구가 들어선다. 5일 국토교통부에 따르면 지난 8월 발표한 '주택 공급 방안' 후속 조치로 의왕 오전왕곡지구가 신규 택지 후보지로 선정됐다. 오전왕곡지구는 경기도 의왕시 오전동, 왕곡동에 걸쳐 있고 187만㎡(57만평)에 1만4000가구가 들어선다. 의왕 오전왕곡은 경수대로·과천-봉담 간 도시 고속화 도로에 연접한 부지로 산업 기능 유치 잠재력이 높은 곳으로 난개발 방지를 위한 계획적 개발이 요구되는 곳이다. 특히 지구 내 친수 공간이 풍부해 정주 환경이 우수하고 인접한 과천지식정보타운 등과 연계한 의료·바이오 산업 유치에 유리해 자족 기능 확보를 통한 수도권 남부의 새로운 직주 근접 생활 공간 조성이 전망된다. 의왕 오전왕곡은 서울시 경계에서 약 10㎞ 남측, 의왕 IC 인근으로 인접 지역에 의왕·군포·안산 신도시, 의왕고천지구, 의왕백운밸리 등이 위치하고 있다. 과천~봉담 도시 고속화 도로, 경수대로(국도 1호선)가 인접하고 있으며 의왕시청역(가칭) (동탄~인덕원선, 2029년 개통 예정)이 700m 거리에 위치한다. 현재 도시철도 혜택을 받지 못하는 오전왕곡지구는 주변에 형성되는 3개 광역철도와의 연계에 촛점을 맞추고 있다. 국토부는 수도권광역급행철도(GTX)-C, 인덕원-동탄선과의 연계 강화를 통해 서울 도심까지 30분 내 접근이 가능하도록 교통망을 구축하겠다는 계획이다. 우선 GTX-C 노선 연계성, 인덕원~동탄선 접근성 강화 등 철도 교통 접근성을 향상시킨다. 이와 함께 대상지 북측으로 월곶~판교선이 예정돼 있는 만큼 현재 주거단지로 바뀐 백운호수 일대와 연계하는 방안도 고려될 전망이다.  현 과천-봉담 고속화 도로와 경수대로(국도 1호선)의 연결 및 주변 도로 확충을 통해 서울 등 지역 간 접근성 개선 및 교통량 분산도 추진한다. 의왕 TG 광역버스 정류장을 활용한 광역 대중교통 환승 체계 개선과 오전동과 왕곡동으로 분리된 사업 지구 간 도로 연결 체계를 구축해 지구 간 단절을 해소하고 단일 생활권으로 조성한다. min72@newspim.com 2024-11-05 15:00
안다쇼핑
Top으로 이동