사회
DGIST 좌훈승 교수팀, 실시간 AI 병목 푼 '제로스왑'으로 IEEE RTAS 2년 연속 최우수 논문상 수상
뉴스보이
2026.06.18. 08:43
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간단 요약
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좌훈승 교수팀의 제로스왑은 SSD를 활용해 GPU 메모리 부족 문제를 해결했습니다.
자율주행, 로봇 등 실시간 AI 처리 지연을 사실상 제거하여 안전성을 높였습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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대구경북과학기술원(DGIST) 연구진이 자율주행차와 지능형 로봇의 핵심 과제인 실시간 인공지능(AI) 처리 지연 문제를 해결할 기술을 개발했습니다. 이 기술은 세계 최고 권위 학술대회인 IEEE RTAS 2026에서 최우수 논문상을 수상했습니다. 특히 좌훈승 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수는 RTAS 32년 역사상 세계 최초로 2년 연속 최우수 논문상을 수상하는 쾌거를 이루었습니다.
연구팀이 제안한 '제로스왑(ZeroSwap)' 기술은 임베디드 AI 시스템의 최대 난제인 GPU 메모리 부족 문제를 해결합니다. 자율주행이나 로봇 제어와 같이 수 밀리초 단위의 판단이 필요한 환경에서 AI 처리 지연은 안전사고로 이어질 수 있습니다. 제로스왑은 데이터 저장장치인 SSD를 GPU의 확장 메모리처럼 활용하여 이러한 병목 현상을 사실상 제거했습니다.
실험 결과, 제로스왑 기술은 실제 GPU 메모리 용량을 초과하는 환경에서도 지연 증가율을 평균 3.6% 수준으로 억제했습니다. 또한 AI 작업 응답 시간은 최대 3.2배 단축되었습니다. 좌훈승 교수는 이번 연구가 제한된 임베디드 환경에서도 복잡한 AI 기능을 지연 없이 안정적으로 실행할 수 있음을 입증했다고 밝혔습니다.
이 기술은 향후 자율주행차, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 실시간성과 안전성이 중요한 산업 분야에 폭넓게 활용될 전망입니다. 이번 연구는 한국연구재단, 정보통신기획평가원, AI 스타펠로우십의 지원을 받아 수행되었습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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