성균관대학교 전자전기공학부 권민혜 교수 연구팀이 컴퓨터 연산 비용을 낮추고 안정성을 대폭 개선한 차세대 인공지능(AI) 기술 2건을 개발했다고 27일 밝혔다.

연구팀의 박희원 박사과정생이 제1저자로 참여한 연구는 AI가 스스로 판단의 확신 정도를 가늠해 필요한 순간에만 상위 AI의 확인을 거치는 '선택적 검토' 방식을 구현했다. 이 기술을 복잡한 가상 환경에 적용한 결과, 연산 자원 소모량은 종전의 약 3분의 1 수준으로 감소했고 과제 성공률은 24.6%에서 78.3%로 3배 이상 상승했다.

강구현 석사과정생이 제1저자를 맡은 또 다른 연구에서는 축적된 데이터로 AI를 학습시킬 때 우연히 성공한 위험 요소를 배제하는 수학적 알고리즘을 선보였다. '고신뢰성 강화학습'(VAN-Flow)으로 불리는 이 기술은 장시간 정밀 조작이 요구되는 40개 이상의 로봇 제어 시뮬레이션 환경에서 기존 모델보다 우수한 성공률을 나타냈다.

두 편의 연구 성과는 AI 분야 국제학술대회인 '제40회 신경정보처리시스템학회'에 정식 채택됐다. 연구팀은 이번 결과물이 상용화 비용 문제에 직면한 AI 비서 서비스와 높은 안전성이 요구되는 로봇 및 자율주행 영역에 쓰일 수 있을 것으로 보고 있다.

권민혜 교수는 “연구원들이 주도적으로 실생활과 산업 현장에 즉각 적용할 수 있는 실용적 원천 기술을 개발해 뜻깊다”며 “앞으로 기업과 일상에서 믿고 맡길 수 있는 차세대 자율 AI 시스템 구축에 기여하겠다”고 밝혔다.