2025 한국컴퓨터종합학술대회(KCC 2025) 최우수논문상 수상
- 고성능 인공지능 시스템 연구실 

지난 7월 2일부터 7월 4일까지 3일간 열린 2025 한국컴퓨터종합학술대회(KCC 2025)에서 열린 이승우 석사과정생(지도 교수: 이영민)이 발표한 “조기 종료를 지원하는 초소형 신경망 자동탐색 기술” 논문이 최우수논문상을 수상했다.

 

본 논문은 이영민 교수의 지도하에 이승우(석사과정), 한성환(학사과정)이 공동으로 작성한 연구 결과이다.

▲ 왼쪽부터 이승우(석사과정), 한성환(학사과정)

기존 조기 종료 신경망은 보조 분류기의 구조가 복잡하고 메모리 요구량이 커서, SRAM과 Flash 자원이 극히 제한된 MCU 환경에서 연산 효율성과 확장성의 한계를 겪는다. 본 연구는 이러한 제약을 극복하기 위해, MCU 환경에 최적화된 경량 보조 분류기인 Slimmed T-RECX 구조를 설계하고, 위치 기반 weighted self-distillation 학습 방식을 결합한 슈퍼넷을 구축하여, 최적의 초소형 조기 종료 신경망 구조를 자동으로 탐색하는 방법을 제안하였다.

 

이를 통해 하드웨어 제약조건(SRAM 880KB, Flash 1.8MB)을 만족하면서도 CIFAR-100 기준 Top-1 77.57%의 정확도와 59.7%의 조기 종료율을 달성함으로써, 정확도 손실은 0.44%p로 최소화하면서도 연산량(FLOPs)은 39.1% 감소시켰다. GA(유전자 알고리즘) 기반의 탐색 기법으로 넓은 설계공간에서 최적 보조 분류기의 위치와 임계치를 자동으로 빠르게 탐색함으로써, 구조별 파라미터 수를 최소화하는 동시에 표현력을 유지할 수 있음을 보였고, 초소형 환경에서의 실효성을 입증하였다.

 

2025년 한국컴퓨터종합학술대회(KCC 2025)는 인공지능, 컴퓨터시스템, 정보통신, 소프트웨어공학 등 정보기술 전 분야의 최신 연구 결과가 발표되는 정보과학기술 학술대회이다.

고성능 인공지능 시스템 연구실: https://aisys.sogang.ac.kr