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[IT뉴스]한 번 배운 풀이 기억하는 스마트폰 AI…서버 호출 절반 줄였다

온카뱅크관리자

2026-09-21 11:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 기기·서버 협업 기술 개발<br>비슷한 정확도로 속도 3.7배</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="QIOIXpXS5c">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1f7b7e699c64dd52ebbf22999b81c149bcf4b6b050a6b61b75647ed1b88ba88c" dmcf-pid="xCICZUZvXA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="기기-서버 협업 기술 'CURE' 연구 이미지./KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/chosun/20260921111713054invx.jpg" data-org-width="1448" dmcf-mid="VPr0VMV7ZV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/chosun/20260921111713054invx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            기기-서버 협업 기술 'CURE' 연구 이미지./KAIST
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9cf0c52646f6a3a45751b3919d43338a78cdedcd9749262c5ea92fb3c3ca7199" dmcf-pid="yfVfiAiP5j" dmcf-ptype="general">스마트폰 속 작은 AI(인공지능)가 서버의 고성능 AI에게 한 번 배운 내용을 기억해뒀다가 비슷한 문제를 풀 때 다시 활용하는 기술이 나왔다. 어려운 문제가 나올 때마다 서버에 도움을 요청하는 대신, 과거에 받은 답을 저장해 두고 꺼내 쓰는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="6632354fb520545e6946fa950a12bb1633c00da59e58acde991d1290af801a9b" dmcf-pid="WZXZq4qFZN" dmcf-ptype="general">KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 스마트폰 같은 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기술 ‘CURE(누적 지식 재사용)’를 개발했다고 21일 밝혔다. 연구 결과는 최근 열린 컴퓨터 비전 분야 주요 국제학술대회 ‘유럽컴퓨터비전학회(ECCV)’에서 10일 발표됐다.</p>
          <p contents-hash="d08d6e087f6870d725bafd5c932a7461643ea8b7b7344000e1ec7fd0e826fbc8" dmcf-pid="Y5Z5B8B3Ga" dmcf-ptype="general">스마트폰이나 웨어러블 기기는 계산 능력과 메모리가 제한돼 상대적으로 작은 AI 모델을 사용한다. 간단한 문제는 빠르게 처리하지만 복잡하거나 처음 보는 이미지를 판단할 때는 정확도가 떨어지는 경우가 많다. 그렇다고 모든 문제를 거대 AI에 맡기면 정확도는 높아지지만 서버와 데이터를 주고받는 시간이 길어지고 연산 비용도 커진다.</p>
          <p contents-hash="9d160bf3dbb2e4f13dc2c8485530a8e155c95835bd63888e913bc3de6f6aa83e" dmcf-pid="G151b6b0Gg" dmcf-ptype="general">이 때문에 기기 속 AI가 먼저 문제를 풀고 어려운 것만 서버에 넘기는 방식이 연구돼 왔다. 문제는 서버에서 얻은 답을 한 번 쓰고 버린다는 점이다. 비슷한 문제가 다시 들어오면 같은 내용을 또 서버에 물어봐야 했다.</p>
          <p contents-hash="c531e3b0a290808810e2811bc86392e127f921e7d9d1aedc4336fbcb69bcf8e6" dmcf-pid="Ht1tKPKpHo" dmcf-ptype="general">연구진은 서버에서 얻은 복잡한 문제의 답을 한 번만 쓰고 버린다는 점에 주목했다. 과거에 서버에서 받은 내용을 저장해, 비슷한 문제를 풀 때 참고할 수 있는 구조를 만들기로 한 것이다. 기기 AI가 먼저 스스로 판단하고, 어려우면 과거 서버에서 받아 저장해 둔 지식을 찾아본 뒤, 그래도 해결하지 못할 때만 대형 AI에 도움을 요청하는 식이다.</p>
          <p contents-hash="dd117a02d49b9f302ba88dc4c2d1df5dbf2e92b454bd22fd0306064f32b673b7" dmcf-pid="XFtF9Q9UGL" dmcf-ptype="general">연구진이 이 방식으로 AI 모델 성능을 시험한 결과, CURE는 모든 문제를 대형 서버 AI에 맡겼을 때와 비슷한 정확도를 유지하면서도, 서버 호출 횟수는 기존보다 평균 56% 줄였다. 처리 속도도 기존 협업 방식보다 최대 2.8배, 모든 입력을 서버로 보내는 방식보다 최대 3.7배 빨랐다.</p>
          <p contents-hash="cccfb2830f2a2bcac39c0e121f2d7feae312daed510252f6dd5b359645c55741" dmcf-pid="Z3F32x2uHn" dmcf-ptype="general">연구진은 이 기술을 스마트폰 사진 인식과 이미지 검색뿐 아니라 로봇과 웨어러블 기기에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 특히 통신이 불안정한 환경에서 로봇이 매번 서버의 답을 기다리지 않고 이전에 얻은 지식을 이용해 현장에서 스스로 판단하는 데 도움이 될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="75d84744077c3415e4fc0ec8c8bceaa911b8c6e36580ffe38c967138500b3e56" dmcf-pid="5030VMV7Gi" dmcf-ptype="general">이 교수는 “소형 AI가 서버에 같은 문제를 반복해서 묻지 않고 한 번 얻은 지식을 기억해 다시 활용하도록 한 기술”이라며 “통신 부담과 응답 시간을 줄이면서 다양한 기기에서 고성능 AI를 활용하는 기반이 될 수 있다”고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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