딥러닝 AI 쉽고 빠르게 만든다

2018.12.18 17:57
왼쪽부터 서울대 컴퓨터공학부의 정은지 박사과정 연구원, 조성우 석사과정 연구원, 유경인 박사과정 연구원, 정주성 박사과정 연구원, 신동진 석사과정 연구원, 전병곤 교수. 이들은 최근 쉽고 빠르게 딥러닝(심층기계학습) 모델을 구현할 수 있는 시스템을 개발했다. - 서울대 공대 제공
왼쪽부터 서울대 컴퓨터공학부의 정은지 박사과정 연구원, 조성우 석사과정 연구원, 유경인 박사과정 연구원, 정주성 박사과정 연구원, 신동진 석사과정 연구원, 전병곤 교수. 이들은 최근 쉽고 빠르게 딥러닝(심층기계학습) 모델을 구현할 수 있는 시스템을 개발했다. - 서울대 공대 제공

국내 연구진이 인공지능(AI) 딥러닝(심층기계학습) 모델을 쉽고 빠르게 개발하는 기술을 개발했다. 기존에 있었던 두 가지 방식의 딥러닝 개발 시스템의 장점만을 취했다. 

 

서울대 공대는 전병곤 컴퓨터공학부 교수팀이 딥러닝 모델을 쉽게 표현하면서도 동시에 빠르게 학습시킬 수 있는 AI 개발 시스템인 ‘야누스(JANUS)’를 개발했다고 18일 밝혔다. 

 

인간의 학습 방식을 모방한 기술인 딥러닝은 바둑 AI ‘알파제로’를 비롯해 이미지 처리, 음성 인식, 자율주행 기술에 활용되고 있다. 하지만 명령형 프로그램인 ‘텐서플로’나 심볼릭 그래프 방식인 ‘파이토치’ 같은 기존의 딥러닝 개발 시스템은 모델을 쉽게 표현하는 것과 빠르게 학습시키는 것 중 한쪽에만 특화된 기술이다. 


야누스 시스템은 기존 명령형 시스템처럼 쉬운 프로그래밍 모델을 그대로 사용하면서도 빠르게 AI를 학습시킬 수 있다. 시스템이 자동으로 명령형 프로그램을 빠른 학습이 가능한 심볼릭 그래프로 변환하고 최적화를 수행하기 때문이다. 
 
야누스 시스템을 활용하면 명령형 프로그램 대비 최대 48배 빠른 속도로 심볼릭 그래프 기반 시스템 수준의 다양한 딥러닝 모델을 만들 수 있다. 전 교수는 “이는 글로벌 정보기술(IT) 기업인 구글, 페이스북, 아마존보다 앞선 결과”라며 “두 가지 딥 러닝 개발 시스템의 장점을 결합한 새로운 시스템으로 다양한 분야에 딥러닝 기술을 더욱 쉽고 빠르게 적용할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 

 

연구 결과는 2019년 2월 미국 보스턴에서 개최될 컴퓨터 시스템 분야 최고 권위의 국제학회 중 하나인 ‘네트워크 시스템 설계 및 적용에 관한 USENIX 심포지엄(NSDI)’에서 발표될 예정이다.

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