전자전기공학부 학부생 연구팀, 대한전자공학회 논문경진대회 최우수상 및 융합연구학점제 성균융합원장상 수상

전자전기공학부 김진희, 윤서연 학생(지도교수: 고종환 교수, 전강은 박사후연구원)이 2024년 대한전자공학회 인공지능 학부생 논문 경진대회에서 하드웨어 자원의 가용성에 따라 유연하게 인공지능 모델의 정밀도 수준을 바꾸는 효율적인 동적신경망 연구로 최우수상을 수상하였다.

인공지능 학부생 논문 경진대회는 대한전자공학회 하계학술대회에서 주관하였으며, 인공지능 분야에 대한 학부생들의 연구 관심과 능력을 향상시키고, 학문적 교류를 활성화하여 우수한 인공지능 인재 양성에 기여하는 것을 목표로 한다.

기존 동적신경망은 정밀도 수준을 조절하기 위해 실수형 값을 항상 참고해야 하는 문제로 인해 메모리 사용량과 연산량이 많이 필요했다. 본 연구팀은 메모리와 연산 측면에서 효율적인 비트시프트 연산만으로 인공지능 모델의 정밀도 수준을 조절하는 양자화 기법을 개발했다. 이는 다양한 하드웨어 환경에서 인공지능 모델의 사용성을 향상시킬 수 있는 장점을 제공한다.

또한, 김진희(전자전기공학부), 강도영(수학과), 백승하(기계공학부) 학생(지도교수: 고종환 교수, 전강은 박사후연구원)은 2024년 1학기 제 1회 융합연구학점제 성과보고회에서 인공지능 연구의 환경적 영향을 줄이기 위한 동적신경망 학습 최적화 연구로 성균융합원장상을 수상했다.

융합연구학점제는 다양한 전공의 학생들이 지도 교수와 함께 ‘자기주도적 문제 발굴 – 탐구 및 해법 모색 – 결과물 생성’의 과정을 수행하며 학점을 인정받는 제도로, 이번 학기 첫선을 보였다.

해당 연구팀은 동적신경망 특유의 학습 기법이 인공지능 모델 내 레이어에 어떤 영향을 미치는지 탐구하고, 가중치 분포를 보정함으로써 정확도를 유지하는 동시에 전체 학습시간을 줄일 수 있는 방안을 제시했다.