광주과학기술원(GIST)은 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀이 AI 모델의 ‘실시간 환경 적응(Test-time adaptation)’ 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

‘실시간 환경 적응 기술’은 AI 모델의 매개변수를 학습이 끝난 후에도 운용 환경에 맞게 적응시켜 성능을 향상시키는 기술이다.

AI 모델이 새로운 환경이나 조건에서도 잘 작동하도록 실시간으로 AI 모델의 매개변수를 미세 조정할 수 있다.

연구팀은 기존 연구와 다르게 환경 변화에 민감한 블록을 선택하는 방법을 통해 날씨, 조명 등 다양한 변화 요소에 민감한 AI 모델을 실시간으로 주어진 환경에 적응시키는 기술을 개발했다.

AI 모델의 학습을 위해서는 입력 이미지에 대한 정답 라벨이 필요하지만, 실제로 운용 중인 AI 모델은 입력 이미지에 대한 정답 라벨이 없어 학습하는 것이 어렵다.

연구팀은 실시간 환경 적응에 적합한 블록 선택 기술과 정답 생성 기술을 이용해 적응 기술의 성능 평가 벤치마크에서 세계 최고 수준을 달성했다.

벤치마크에서 기존 연구와 비교한 결과, 에러율을 26.3%에서 23.9%로 낮추는 데 성공했다.

이규빈 교수는 “이번 연구를 통해 인공지능 시스템이 다양한 환경과 조건에서 지속적으로 성장하며 안정적으로 작동할 수 있다는 것을 확인했다”며 “향후 날씨, 조명 조건, 지리적 특성 등에 따른 환경 변화에도 흔들림 없이 물체를 정확히 인지해 자율주행차 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.