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AI 연구

한양대 연구팀, 조기 종료형 AI 추론 기술 NeurIPS 2026 채택

전자신문 SW·2026-09-30

요약

김은찬 한양대 교수 연구팀이 AI 모델의 실제 배포 환경을 고려한 추론 효율화 연구를 발표했으며, 이 논문이 AI·머신러닝 학술대회 'NeurIPS 2026'에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. 연구에는 김은찬 교수와 엄빛찬 박사과정 연구원이 참여했다. 논문은 전체 모델을 학습한 뒤 실제 운용 단계에서는 필요한 부분만 선택적으로 배포하는 조기 종료형 AI 추론 기술을 제안했다. 연구팀은 AI 모델 효율성을 FLOPs(초당 부동소수점 연산)와 같은 이론적 지표로 측정하는 기존 방식의 한계를 지적한 것으로 전해졌다.

큐레이터 노트

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모델 전체를 학습하되 배포 시 일부만 선택적으로 쓰는 방식이라, 추론 비용을 줄이려는 산업계 수요와 맞닿아 있는 연구다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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