.jpg)
[보안뉴스 박미영 기자] KAIST 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경 변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 ‘NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation’라는 제목으로 인공지능 분야 최고 권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022’에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 ‘테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)’ 인공지능 기술을 개발했다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석해 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응(Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 ‘NOTE’ 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고 정종헌 박사과정·김태원 학사과정·김예원 석사과정이 공동 저자로 기여했다.
이성주 교수와 신진우 교수는 “테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응해 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능 향상을 보인 최초의 기술이고, 자율주행·인공지능 의료·모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[사진=KAIST]
해당 연구는 ‘NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation’라는 제목으로 인공지능 분야 최고 권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022’에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 ‘테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)’ 인공지능 기술을 개발했다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석해 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응(Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 ‘NOTE’ 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고 정종헌 박사과정·김태원 학사과정·김예원 석사과정이 공동 저자로 기여했다.
이성주 교수와 신진우 교수는 “테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응해 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능 향상을 보인 최초의 기술이고, 자율주행·인공지능 의료·모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
박미영기자 기사보기
[2024-10-11] 
.jpg)
