성균관대 연구팀, 비용 줄이고 안전성 높인 차세대 AI 기술 개발

▲(왼쪽부터) 성균관대 전자전기공학부 권민혜 교수, 박희원 연구원, 강구현 연구원. (사진=성균관대)

성균관대학교 권민혜 전자전기공학부 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 연산 비용을 줄이면서 작업 수행 능력과 안전성을 높이는 차세대 AI 핵심 기술 2건을 개발했다. 이번 연구 성과는 세계적 권위의 AI 국제학술대회인 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS 2026)’에 나란히 채택됐다.

12일 성균관대에 따르면 연구팀은 AI가 필요한 순간에만 외부 검토를 요청하도록 하는 ‘선택적 검토(SAG)’ 기술과 로봇·자율주행 시스템의 안정성을 높이는 ‘고신뢰성 강화학습(VAN-Flow)’ 기술을 개발했다.

먼저 박희원 박사과정생이 제1저자로 참여한 연구에서는 AI가 자신의 판단에 대한 확신 정도를 스스로 평가하고, 필요한 경우에만 외부 AI의 도움을 받도록 하는 기술을 구현했다.

기존 AI 비서는 복잡한 작업을 수행하는 과정에서 단계마다 고성능 AI의 검토를 거쳐야 해 연산 비용이 높고 응답 속도가 느리다는 한계가 있었다. 연구팀은 선택적 검토 기술을 통해 불필요한 검토 과정을 줄이고, 성공 경험을 축적해 외부 피드백에 대한 의존도를 낮추도록 했다.

실험 결과 복잡한 가상 환경에서 컴퓨터 연산 자원 소모를 기존 방식의 약 3분의 1 수준으로 줄이면서도 작업 성공률은 24.6%에서 78.3%로 3배 이상 높였다.

강구현 석사과정생이 제1저자로 참여한 또 다른 연구에서는 로봇과 자율주행차 등에서 활용할 수 있는 고신뢰성 강화학습 기술을 개발했다.

기존에는 과거 데이터를 활용해 AI를 학습시키는 과정에서 우연히 성공한 위험한 행동까지 효과적인 방법으로 인식하는 문제가 있었다. 연구팀은 불안정한 행동을 학습 대상에서 제외하고 일관되게 성공하는 행동을 선별하는 새로운 알고리즘을 고안했다.

이를 적용한 결과 주변 방해 요소가 많거나 장시간 정밀한 조작이 필요한 40개 이상의 로봇 제어 시뮬레이션 과제에서 대부분 기존 최신 기술보다 높은 성공률을 기록했다.

이번 연구 성과는 AI 비서 서비스의 운영 비용을 낮추고 로봇·자율주행·제조업 등 산업 현장에서 AI 시스템의 신뢰성을 높이는 데 활용될 것으로 기대된다.

권 교수는 “우리 학생 연구원들이 주도적인 열정으로 실생활과 산업 현장에 즉각 적용 가능한 실용적 원천 기술을 완성해 뜻깊다”며 “앞으로 기업과 일상에서 비용 부담 없이 안심하고 믿고 맡길 수 있는 차세대 자율 AI 시스템 구축에 지속해서 기여하겠다”고 밝혔다.