서강대학교는 전자공학과 강석주 교수 연구팀의 논문 2편이 인공지능(AI) 분야 국제학술대회 'NeurIPS 2026'에 채택됐다고 8일 밝혔다.

NeurIPS는 AI와 머신러닝 분야 국제학술대회다. 1987년 시작됐으며 올해는 오는 12월 호주 시드니와 미국 애틀랜타, 프랑스 파리에서 열린다.

두 논문은 AI 모델의 크기와 연산 부담을 줄이는 경량화 기술을 다뤘다. 이미지 처리에 활용되는 비전 트랜스포머와 한 장의 이미지로 사물의 거리와 공간 구조를 파악하는 단안 깊이 추정 모델이 연구 대상이다.

첫 번째 논문은 비전 트랜스포머의 성능 저하를 최소화하면서 모델을 가볍게 만드는 방법을 제시했다. 모델 내부 수치를 적은 비트로 표현하는 '양자화' 과정에서 정보 간 상호작용을 반영해 오차를 줄이는 방식이다.

이 기술은 추가 학습 없이 대형 AI 모델의 크기와 연산 부담을 줄일 수 있다. 연구팀은 메모리와 연산 자원이 제한된 기기에서도 비전 AI를 효율적으로 구동하는 데 활용할 수 있을 것으로 봤다.

두 번째 논문은 단안 깊이 추정 모델의 정확도를 유지하면서 크기와 연산량을 줄이는 기술을 다뤘다. 양자화 과정에서 발생하는 정보 변화와 오차 누적을 줄이고, 거리 예측에 필요한 정보 구조를 최대한 유지하도록 설계했다.

연구팀은 이 기술이 주변 환경의 거리와 공간 구조를 파악해야 하는 자율주행과 로보틱스 분야 등에 활용될 것으로 기대했다.

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