DGIST, 실시간 AI 병목 푼 '제로스왑'…세계 최초 RTAS 2년 연속 최우수논문상 작성일 06-18 44 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">GPU 메모리 한계 넘어 SSD를 확장 메모리로 활용<br>자율주행·로봇 응답시간 최대 3.2배 단축…실시간 AI 안전성 향상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="16O13SSrch"> <p contents-hash="abc9d4ccd598a5e6086c201d16609866a37127f0cd7f2ffb6382cad782712e8e" dmcf-pid="tPIt0vvmAC" dmcf-ptype="general">대구경북과학기술원(DGIST) 연구진이 자율주행차와 지능형 로봇의 핵심 과제인 실시간 인공지능(AI) 처리 지연 문제를 해결할 기술을 개발하며 세계 최고 권위 학술대회에서 2년 연속 최우수 논문상을 수상했다.</p> <div contents-hash="27b994e20049f755f5d69f79940136351feebd7c6e5c058c2c09e0d5a2db2f6a" dmcf-pid="FQCFpTTsaI" dmcf-ptype="general"> <p>DGIST는 좌훈승 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 실시간 시스템 분야 최고 권위 국제학술대회인 IEEE RTAS 2026에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 18일 밝혔다.</p> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7987299c999e0d583d49f4a7309793826adf423da75b30bad31d631ac8169e88" dmcf-pid="3xh3UyyOjO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="좌훈승 DGIST 교수(가운데 우측)가 IEEE RTAS 2026에서 최우수논문상을 수상했다. DGIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/akn/20260618084546306zupe.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="5Y6jkRRfal" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/akn/20260618084546306zupe.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 좌훈승 DGIST 교수(가운데 우측)가 IEEE RTAS 2026에서 최우수논문상을 수상했다. DGIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="66d73d35cf09cb677c091df7796bd91b36d2e57c8ace6a9a0fb54b4956479461" dmcf-pid="0Ml0uWWIjs" dmcf-ptype="general">특히 좌 교수는 RTAS 32년 역사상 세계 최초로 2년 연속 최우수 논문상을 수상하며 해당 분야에서 독보적인 연구 경쟁력을 입증했다.</p> <p contents-hash="9331114a4b472ca49ceb42a93a74dc18d0dcb88f5d097487d976144e04f40012" dmcf-pid="pBATYwwagm" dmcf-ptype="general">IEEE가 주관하는 RTAS는 자율주행차, 산업용 로봇, 항공 제어 등 높은 안전성과 실시간성이 요구되는 시스템 기술을 다루는 세계적 학술대회다. 올해 프랑스에서 열린 RTAS 2026에는 전 세계에서 108편의 논문이 제출됐으며, 좌 교수팀 논문이 유일하게 최우수 논문으로 선정됐다.</p> <p contents-hash="4d59ba3dc373d02db6505168d1c1b801b36023600fe59493a046ed3180e702c2" dmcf-pid="UbcyGrrNgr" dmcf-ptype="general"><strong><strong><strong>SSD를 GPU 메모리처럼…실시간 AI 병목 해결</strong></strong></strong></p> <p contents-hash="75d94e4c8944645cdeca85a857e15ec73c6485002e1e9cd89388f22dae04ba96" dmcf-pid="uKkWHmmjcw" dmcf-ptype="general">연구팀은 이번 논문에서 임베디드 AI 시스템의 최대 난제로 꼽히는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 '제로스왑(ZeroSwap)' 기술을 제안했다.</p> <p contents-hash="93a6b0bcf34796ce0495c3787941ad1c5e79f18ec57b5440c142b5801e6145d8" dmcf-pid="79EYXssAoD" dmcf-ptype="general">최근 자율주행차와 지능형 로봇은 객체 인식, 경로 예측, 상황 판단 등 다양한 AI 모델을 동시에 구동해야 한다. 하지만 소형·저전력 기반의 임베디드 장치는 대형 서버에 비해 메모리와 연산 자원이 제한적이어서 여러 AI 모델을 동시에 실행하면 처리 지연이 발생한다.</p> <p contents-hash="7491c7530cff34dbb9e4f9590afec64bbe08fbabf016ccded8bc5115e811b37c" dmcf-pid="z2DGZOOcNE" dmcf-ptype="general">특히 자율주행이나 로봇 제어처럼 수 밀리초 단위의 판단이 필요한 환경에서는 이러한 지연이 안전사고로 이어질 수 있어 해결이 시급한 과제로 꼽혀왔다.</p> <p contents-hash="36000b990921a4aa321023ad2a852db45abff817e56ffd18400a827f051fa27d" dmcf-pid="qVwH5IIkok" dmcf-ptype="general">연구팀은 데이터 저장장치인 SSD를 GPU의 확장 메모리처럼 활용하는 방식을 고안했다. 일반적으로 SSD는 GPU 메모리보다 속도가 느려 데이터를 주고받는 과정에서 큰 지연이 발생하지만, 제로스왑은 이러한 병목 현상을 사실상 제거해 지연 시간을 '제로' 수준으로 낮췄다.</p> <p contents-hash="bc6d72150afc105d1bda0e08c0a771d92663fb27a1f0bfa0067bf53128328eb1" dmcf-pid="BfrX1CCEoc" dmcf-ptype="general">실험 결과 실제 GPU 메모리 용량을 초과하는 환경에서도 지연 증가율을 평균 3.6% 수준으로 억제했으며, AI 작업 응답 시간은 최대 3.2배 단축한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="6e837f7b50285b93e12b12085c75c4af117e0d3513f6927d24a1cf89cb54d7d9" dmcf-pid="b4mZthhDjA" dmcf-ptype="general">이는 제한된 하드웨어 자원만으로도 복잡한 다중 AI 기능을 안정적으로 운영할 수 있음을 보여준 성과로 평가된다. 향후 자율주행차, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 실시간성과 안전성이 중요한 산업 분야에 폭넓게 활용될 전망이다.</p> <p contents-hash="d6de8cae5324cff9354191bf043e91dd07bc92773088034b67eb0ec9bb231082" dmcf-pid="K8s5Fllwjj" dmcf-ptype="general">좌훈승 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수는 "이번 연구는 단순히 기기의 메모리 용량을 늘리는 수준을 넘어 제한된 임베디드 환경에서도 복잡한 AI 기능을 지연 없이 안정적으로 실행할 수 있음을 입증했다"며 "자율주행, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 미래 산업의 핵심 기반 기술로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="65ecb21981e8179f3ac1fad1f79bc8a3a8c14a1957dd74345c195ca1796b6976" dmcf-pid="96O13SSrkN" dmcf-ptype="general">한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원(IITP), AI 스타펠로우십의 지원을 받아 수행됐다. 강우성 DGIST 박사후연수연구원이 제1저자로 참여했으며, 이탈리아 모데나·레지오에밀리아대 연구진과 국민대, 연세대 연구진이 공동 연구에 참여했다.</p> <p contents-hash="5c1a96cba54fe62c905738ff5299ca1cd9e1ef45eb2494826a4edf1a6ef16b3b" dmcf-pid="2PIt0vvmka" dmcf-ptype="general">김종화 기자 justin@asiae.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "카메라 한 개라 답답했다"…애플, 단점 보완한 아이폰 에어 2세대 승부수 06-18 다음 마키나락스, 수자원공사 스마트정수장 생성형 AI 고도화 06-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
