사회
KAIST, 한 번 배운 지식 재사용해 서버 의존도 낮추는 AI 기술 개발
뉴스보이
2026.09.21. 10:02
뉴스보이
2026.09.21. 10:02
간단 요약
간단 요약
소형 AI가 서버의 대형 AI로부터 배운 지식을 저장해 스스로 문제를 해결합니다.
서버 호출 횟수를 평균 55.61% 줄이고 처리 속도를 최대 3.67배 향상했습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀이 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 'CURE(누적 지식 재사용)' 기술을 개발했습니다. 이 기술은 어려운 문제를 풀 때마다 전문가인 서버에 묻는 대신, 한 번 배운 풀이를 기기에 저장해 비슷한 문제에 활용하는 방식입니다.
CURE는 '혼자 풀기→배운 내용 찾아보기→전문가에게 묻기'라는 3단계 문제 해결 구조를 갖췄습니다. 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못할 때만 서버의 대형 AI에 답을 요청하며, 이때 서버의 판단 결과와 이미지 특징을 기기 내 지식 저장소에 반영합니다.
연구팀은 기기용 소형 모델 'MobileCLIP2'와 180억 개의 매개변수를 가진 서버용 대형 모델 'EVA CLIP'을 활용해 성능을 검증했습니다. 그 결과, 기존 협업 방식 대비 서버 호출 횟수는 평균 55.61% 감소했고, 처리 속도는 모든 입력을 서버로 보내는 방식보다 최대 3.67배 빨라졌습니다.
이번 연구 결과는 최근 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 국제학술대회 'ECCV 2026'에서 발표됐습니다. 다만 연구팀은 실제 적용 효과가 기기 성능이나 통신 환경에 따라 달라질 수 있는 만큼, 다양한 환경에서의 추가 검증이 필요하다고 설명했습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
• 이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다.
• AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
