[이데일리 김응열 기자] 국민대 대학원생들이 자율주행차량에 활용되는 3차원(3D) 객체 탐지 인공지능(AI) 모델의 정확도를 유지하면서 연산량과 실행시간은 줄이는 경량화 기술을 개발했다.

국민대는 AI·SW학과의 석사과정 조현준 학생과 안상호 학생이 현대자동차와의 공동연구를 통해 자율주행용 3D 객체 탐지 모델을 효율적으로 경량화하는 기술 ‘SharedKD’를 개발했다고 11일 밝혔다.

연구팀이 개발한 기술 SharedKD는 별도의 교사 모델과 학생 모델을 사용하는 기존 지식 증류 방식과 달리 하나의 3D 객체 탐지 모델 안에서 전체 네트워크를 교사 모델로, 가지치기를 통해 만들어진 부분 네트워크를 학생 모델로 활용하는 것이 특징이다. 특히 학습 과정에서 그래디언트를 기반으로 중요한 구조를 동적으로 선택해 높은 정확도를 유지하면서 효율적인 경량 모델을 탐색할 수 있다.

이 기술은 자율주행차량과 같이 높은 인식 정확도와 실시간 처리가 동시에 요구되는 환경에서 3D 인지 모델의 연산량과 실행 기간을 크게 줄일 수 있다. 이에 향후 차량용 AI와 엣지 인공지능 시스템에 활용될 전망이다.

국민대 학생들의 이번 연구성과는 해당 연구성과는 지난 7월 세계적 권위의 설계자동화 분야 국제학술대회인 ‘DAC 2026’에서 발표됐다.