자율주행 3D 인식 경량화 기술 ‘SharedKD’ 개발

국민대학교 연구팀이 현대자동차와 공동으로 자율주행용 3차원 객체 탐지 모델을 효율적으로 압축하는 ‘SharedKD’를 개발했다. 김장호 국민대 컴퓨터공학부 교수가 연구를 이끌었으며, AI·SW대학원 석사과정 조현준·안상호 학생이 기술 개발에 참여했다. 연구 성과는 7월 26일부터 29일까지 미국 캘리포니아주 롱비치에서 열린 2026 디자인자동화학회에서 발표됐다.

SharedKD는 교사 모델과 학생 모델을 따로 두는 기존 지식 증류 방식과 달리, 하나의 3차원 객체 탐지 모델 전체 네트워크를 교사로 활용한다. 가지치기로 생성한 하위 네트워크는 학생 모델 역할을 맡는다. 학습 과정에서는 그래디언트를 기준으로 중요한 구조를 동적으로 선택해 높은 정확도를 유지하면서도 효율적인 경량 모델을 찾도록 설계됐다.

이번 기술은 학습이 끝난 인공지능 모델의 크기를 사후에 줄이는 방식에서 벗어나, 대규모 모델 안에서 실제 배치에 적합한 경량 모델을 탐색하는 동시에 학습할 수 있도록 한 것이 특징이다. 전체 모델과 경량 모델이 서로의 학습을 지원하는 구조를 적용해 모델 탐색과 훈련의 효율을 함께 높였다. 디자인자동화학회는 반도체 설계부터 AI·머신러닝 시스템, 효율적인 AI 구현까지 폭넓은 연구 성과를 다루는 국제 학술대회다.

높은 인지 정확도와 실시간 처리가 동시에 필요한 자율주행 환경에서 SharedKD는 3차원 인식 모델의 연산량과 추론 시간을 크게 줄일 수 있어 자동차 AI와 엣지 AI 시스템에 활용될 가능성이 제시됐다. 이번 산학 공동연구는 국민대의 ‘KMU Vision 2035: EDGE’ 전략과도 맞닿아 있다. EDGE는 기업가정신, 디지털 전환, 글로벌 역량, ESG를 뜻하며, 연구팀은 대학의 8대 특성화 분야 가운데 AI+X와 모빌리티를 연결해 모델 최적화 기술을 자율주행에 적용했다.