↑↑ 경상국립대 IT공과대학 컴퓨터공학과 최석훈 학생, 부석준 교수

[경남_대민포커스N=조인호기자]경상국립대학교 IT공과대학 컴퓨터공학과 2학년 최석훈 학생이 국제전기전자기술자협회(IEEE)가 발행하는 과학인용색인 확장판(SCIE)급 세계적인 학술지인 ≪IEEE액세스(Access)≫(IF: 3.9)에 제1저자로 논문을 게재했다.

논문 제목은 ‘음향 신호 분류에서 분리된 프로토타입 기반의 동적 메모리 재생 기법을 통한 지속 학습(Disentangled Prototype-guided Dynamic Memory Replay for Continual Learning in Acoustic Signal Classification)’이다. 이 연구는 포스코(POSCO) 기술연구소의 지원을 받았다.

이 연구에서 최석훈 학생은 인공지능 기반의 음향 신호 분류와 지속 학습 환경에서 발생하는 치명적인 문제인 망각(catastrophic forgetting)을 해결하기 위한 새로운 메모리 재생 기법을 제안했다.

최석훈 학생은 데이터의 복잡성과 정보량을 기준으로 메모리 샘플을 동적으로 조정하는 방식인 ‘분리된 프로토타입-유도된 동적 메모리 재생(DPDMR: Disentangled Prototype-guided Dynamic Memory Replay)’를 설계했으며, 이를 통해 기존 기술보다 성능을 크게 개선하는 결과를 도출했다.

실험 결과 DPDMR은 기존 최첨단 모델 대비 F1-score에서 12.67%p 상승, 26.27%p의 성능 향상을 기록했다.

이는 메모리 재생 기법의 혁신적인 개선을 입증하는 중요한 성과이다.

이 논문은 컴퓨터공학과 부석준 교수의 지도로 이루어졌다. 2024학년도 1학기 기계학습 수업에서 시작된 프로젝트가 연구실의 후속 지원을 통해 실제 성과로 이어진 것이다.

부석준 교수가 이끄는 경상국립대 인공지능연구실은 거대 언어모델 기반 드론 자세 제어 기술 등 다양한 인공지능(AI) 응용 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있으며, 2024년 한 해에만 SCIE급 논문 7편을 게재하는 성과를 이루어냈다.

부석준 교수는 “이 연구에서 제안된 동적 메모리 재생 기법은 지속 학습뿐만 아니라 다양한 AI 응용 분야에 널리 활용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다.”라며 연구의 의미를 설명했다.

최석훈 학부생은 “이 연구를 통해 지속 학습의 한계를 극복할 수 있는 실질적인 방법을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있으며, 앞으로 후속 연구로 더 나은 성과를 기대하고 있다.”라고 연구 성과에 대한 기대감을 표현했다.

한편, ≪IEEE Access≫는 전기전자공학 및 공학 전반의 최신 연구를 다루는 SCIE 등재 학술지로, 이번 논문의 게재는 연구의 혁신성과 기여도를 국제적으로 인정받았다는 것을 의미한다.

해당 논문은 2024년 10월 16일 자로 게재됐으며, 앞으로 다양한 AI 연구의 기초 자료로 활용될 것으로 전망된다.