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[IT뉴스]메모리 16분의 1만 쓰고 휴머노이드 시각 정밀도 높였다

온카뱅크관리자

2026-06-17 10:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST·MIT·마이크로소프트</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0vVs5RRfiV">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="58cd17f9b671eae8ca3597c2d9df87bc5d3a1c0cbd6d7271a8c554ea81fecfe1" dmcf-pid="pTfO1ee4e2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST, MIT, 마이크로소프트 연구팀이 메모리 사용량을 최대 16분의 1로 줄이면서도 AI가 이미지를 정밀하게 인식할 수 있는 기술을 개발했다. 휴머노이드 로봇·자율주행 등에의 활용이 기대된다. AI 생성이미지, KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/17/dongascience/20260617103604018yikb.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="3FfO1ee4Rf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/17/dongascience/20260617103604018yikb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST, MIT, 마이크로소프트 연구팀이 메모리 사용량을 최대 16분의 1로 줄이면서도 AI가 이미지를 정밀하게 인식할 수 있는 기술을 개발했다. 휴머노이드 로봇·자율주행 등에의 활용이 기대된다. AI 생성이미지, KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="4a9dadb4de7c52f8cc5d6f31375acd1aef90c6e80bad166b816dcd6165742a44" dmcf-pid="Uy4Itdd8L9" dmcf-ptype="general">적은 컴퓨터 자원으로도 AI가 이미지를 더 정밀하게 인식할 수 있는 기술이 나왔다. 별도의 추가 학습 없이 이미지 한 장만으로 작동하며 그래픽처리장치(GPU) 메모리 사용량을 최대 16분의 1로 줄이면서도 고해상도에 가까운 시각 정보를 복원할 수 있다. 휴머노이드 로봇·자율주행처럼 자원이 제한된 환경에서의 활용이 기대된다. </p>
          <p contents-hash="4b1aed40158ea02437bddcebcb7db61fc940dbebe0dba9a775315116f3a83114" dmcf-pid="uW8CFJJ6JK" dmcf-ptype="general"> KAIST는 김창익 전기및전자공학부 교수 연구팀이 미국 미국 매사추세츠공과대(MIT), 마이크로소프트 연구진과 공동으로 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="5d78e945c4a9970384e3c93e9932cdbd754752375b89218c5080ec90ba0e2c04" dmcf-pid="7Y6h3iiPLb" dmcf-ptype="general"> 연구 결과는 지난 7일(현지시각) 컴퓨터 비전 분야 최고 권위 학회 'CVPR 2026'에서 발표됐다. 계산 효율 부문 전체 1위인 '컴퓨트 골드 스타(Compute Gold Star)'와 연구 투명성과 재현 가능성 부문 '트랜스패런시 챔피언(Transparency Champion)’도 수상했다. </p>
          <p contents-hash="ad1fc0fdb292547719443ac3d34e3e617212d31ad692d4ee805212915c3cc583" dmcf-pid="zGPl0nnQeB" dmcf-ptype="general"> 휴머노이드 로봇과 자율주행 시스템은 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도 특징 정보로 압축해 처리한다. 압축 과정에서 작은 물체, 얇은 구조물, 미세한 결함 같은 중요한 시각 정보가 손실되는 문제가 뒤따른다. </p>
          <p contents-hash="e646040b6e616a15119ce583311ba509b94b2f8316698a38586038f0f48a755b" dmcf-pid="qHQSpLLxMq" dmcf-ptype="general"> 반대로 모든 영상을 처음부터 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요해 실시간 처리가 어려워진다. 스마트폰이나 이동형 로봇처럼 자원이 제한된 환경에서 오랫동안 해결되지 않은 과제다. </p>
          <p contents-hash="3fa4b4b0040e24e0ccb93ddc89020e0f146bae078bc2d63ccb9add7b92fb29a9" dmcf-pid="BXxvUooMnz" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 입력 이미지의 경계와 구조 정보를 활용해 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 방식을 택했다. 새로운 데이터로 추가 학습하지 않아도 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아내 다양한 환경에 즉시 적용할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="fb73177b38a73efb42b2ee9606da384da9a9332d1e0f28730b0830323e961ea4" dmcf-pid="bLGME00He7" dmcf-ptype="general"> 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하는 대신 핵심 정보만 압축해 활용함으로써 메모리 사용량도 대폭 줄였다. AI 연구 표준 해상도인 224×224 픽셀 이미지 기준 약 0.4초 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원하며 GPU 메모리 효율을 최대 16배 향상시켰다. </p>
          <p contents-hash="a361752f0ff25d9c7fb030027beacf503bbbb50d2452343d2241e141fcb0daf2" dmcf-pid="KoHRDppXJu" dmcf-ptype="general"> 김창익 교수는 “이번 기술은 적은 자원으로도 인공지능의 시각 정밀도를 크게 높일 수 있는 알고리즘으로 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI의 실용화를 앞당길 것으로 기대한다”며 “CVPR에서 성능뿐 아니라 계산 효율성과 연구 투명성까지 인정받았다는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="c62a3311aa21e0283f506870ce0f253e8cb3cbe0acee3f9a126b8e25b22448cd" dmcf-pid="9gXewUUZMU" dmcf-ptype="general"> &lt;참고자료&gt;<br> doi.org/10.48550/arXiv.2511.16301</p>
          <p contents-hash="5524ff6961253398758254dd5611392b33a4df1070c2b748b4c73f2eef013028" dmcf-pid="2aZdruu5Rp" dmcf-ptype="general">[조가현 기자 gahyun@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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