하나의 AI로 경량 모델 찾는 ‘SharedKD’ 개발

국민대학교 AI·SW학과 석사과정 조현준·안상호 학생이 김장호 교수 연구팀에서 현대자동차와 공동으로 자율주행용 3D 객체 탐지 모델의 경량화 기술 ‘SharedKD’를 개발했다. 연구 성과는 2026년 7월 설계자동화 분야 국제학술대회 DAC(Design Automation Conference)에서 발표됐다.

SharedKD는 교사 모델과 학생 모델을 따로 두는 기존 지식 증류 방식과 달리, 하나의 3D 객체 탐지 모델 안에서 전체 네트워크를 교사로 삼고 가지치기로 구성한 부분 네트워크를 학생으로 활용한다. 학습 과정에서는 그래디언트를 토대로 중요한 구조를 동적으로 선택해 정확도를 높은 수준으로 유지하면서 효율적인 경량 모델을 탐색하도록 설계됐다.

이번 기술은 학습이 끝난 인공지능 모델의 크기를 사후에 줄이는 방식에서 벗어나, 대규모 모델 내부에서 실제 배포에 적합한 경량 모델을 함께 탐색하고 학습할 수 있도록 한 것이 핵심이다. 전체 모델과 경량 모델이 서로의 학습을 돕는 구조를 적용해 모델 탐색과 학습의 효율을 함께 높이는 데 초점을 맞췄다.

연구팀은 높은 인식 정확도와 실시간 처리가 동시에 필요한 자율주행 환경에서 3D 인지 모델의 연산량과 실행 시간을 줄여 차량용 AI와 엣지 인공지능 시스템에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 이번 성과는 국민대의 ‘KMU Vision 2035: EDGE’가 제시한 8대 특성화 분야 가운데 ‘AI+X’와 ‘모빌리티’를 잇는 산학 공동연구이기도 하다. DAC는 전자회로·시스템 설계와 설계자동화를 다루며 반도체 설계, 인공지능·머신러닝 시스템, 효율적인 AI 구현 연구를 발표하는 국제학술대회다.