국민대학교(총장 정승렬) AI·SW학과 석사과정 조현준 학생과 안상호 학생(김장호 교수 연구팀)이 현대자동차와의 공동연구를 통해 자율주행용 3D 객체 탐지 모델을 효율적으로 경량화하는 기술 ‘SharedKD’를 개발했다. 해당 연구성과는 지난 7월 세계적 권위의 설계자동화 분야 국제학술대회인 DAC(Design Automation Conference) 2026에서 발표됐다.

연구팀이 개발한 SharedKD는 별도의 교사 모델과 학생 모델을 사용하는 기존 지식 증류 방식과 달리, 하나의 3D 객체 탐지 모델 안에서 전체 네트워크를 교사 모델로, 가지치기를 통해 만들어진 부분 네트워크를 학생 모델로 활용하는 것이 특징이다. 특히 학습 과정에서 그래디언트를 기반으로 중요한 구조를 동적으로 선택해 높은 정확도를 유지하면서 효율적인 경량 모델을 탐색할 수 있다.

이번 연구는 이미 학습된 인공지능 모델의 크기를 사후적으로 줄이는 기존 방식을 넘어, 대규모 모델 안에서 실제 배포에 적합한 경량 모델을 동시에 탐색하고 학습할 수 있도록 하는 데 의미가 있다. 또한 전체 모델과 경량 모델이 서로의 학습을 돕도록 설계해 효율적인 모델 탐색과 학습이 가능하도록 했다.

자율주행 차량과 같이 높은 인식 정확도와 실시간 처리가 동시에 요구되는 환경에서 3D 인지 모델의 연산량과 실행 기간을 크게 줄일 수 있어 향후 차량용 AI 및 엣지 인공지능 시스템에 활용될 것으로 기대된다.

이번 연구는 국민대가 ‘KMU Vision 2035: EDGE’를 통해 추진하고 있는 미래 특성화 전략과도 맞닿아 있다. 특히 8대 특성화 분야 중 ‘AI+X’와 ‘모빌리티’의 접점에서, AI 모델 최적화 기술을 자율주행 분야에 적용하고 산업체와 공동으로 연구를 수행하며 대학의 특성화 방향을 구체적으로 보여주는 연구 성과라는 점에서 의미가 있다.

한편 DAC(Design Automation Conference)는 전자회로 및 시스템 설계와 설계자동화 분야를 대표하는 세계적 권위의 국제학술대회로, 반도체 설계부터 인공지능·머신러닝 시스템 및 효율적인 AI 구현에 이르는 다양한 연구성과가 발표되고 있다.

△ 사진=DAC 2026에서 논문을 발표하는 조현준 석사과정 학생