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

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