[데일리비즈온 이동림 기자] 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나가 바로 ‘딥러닝’이다. 컴퓨터가 사람처럼 인지하고 학습하는 인공지능(AI) 기술을 뜻한다. 

◇ 딥러닝 학습시간 기술 단축

예를 들어 딥러닝 기반으로 데이터 학습을 시킨 AI 솔루션이 이용자의 실시간 관절 움직임을 확인하고 분석 후 올바른 운동 자세를 추천하는 식이다. 스마트폰 카메라 앞에서 영상 속 전문 트레이너의 운동 자세를 따라면서 이용자들은 본인의 자세의 정확도 여부를 화면을 통해 확인할 수 있다.

그러나 컴퓨터 역시 대규모 영상이나 이미지, 음성 등의 데이터나 모델을 학습하는 데는 적지 않은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 연구진이 AI 딥러닝 학습시간을 획기적으로 줄이는 컴퓨팅 기술을 개발했다. 바로 ‘딥러닝 분산학습’에 최적화된 고속처리 기술이다.

‘분산학습’은 컴퓨터 하나로만 공부하지 않고 여러 대의 컴퓨터로 동시에 공부시켜 학습 분량을 분담해 시간을 단축하는 구조다. 그간 분산학습 기술도 대용량 모델을 여러 컴퓨터에서 동시에 실행하면, 통신 병목현상(교통 정체)이 발생하는 한계가 있었다. 

◇ 인공지능 모델 개발 청신호

이에 최근 한국전자통신연구원(ETRI)은 ‘메모리 박스’라 불리는 공유기억장치와 ‘딥러닝 대시보드’를 개발해내는 데 성공했다. 기존에 오랜 시간이 소요되던 학습 시간을 대폭 단축시켜 효율을 높였으며, 향후 초보자도 쉽고 빠르게 AI모델을 생성할 수 있도록 지원할 예정이다. 

연구진이 기술을 이용하면 학습하는데 일주일이 걸리던 AI 모델이 같은 환경에서 단 1~2일 만에 학습할 수 있게 됐다. 분산 학습 시 발생하는 통신 병목현상을 해소함으로써 학습 시간을 줄였다. 메모리 박스는 컴퓨터들 중간에 위치해 각 컴퓨터들이 학습한 것을 서로 공유하도록 돕고 통신량을 줄여준다. 일종의 가상 공유 메모리 역할을 수행하는 것이다.

딥러닝 대시보드는 일종의 AI 컴퓨터 환경이다. ETRI 연구진은 국내 개발자들이 손쉽게 딥러닝 연구를 진행할 수 있도록 했다. 이 기술은 해상도가 높은 의료 영상 분석이나 방대한 이미지 분석 등 딥러닝 및 AI가 필요한 다양한 산업 분야에서 활용이 가능하다. 특히 “컴퓨팅 환경이 열악한 중소기업, 학교, 스타트업에서 용이하다”는 게 ETRI 관계자의 설명이다.