적은 메모리로도 휴머노이드 눈 밝힌다···GPU 메모리 효율 16배 향상

[이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST)이 중심이 된 국제공동연구진이 적은 메모리만으로도 인공지능(AI)이 세상을 더 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발했다.

KAIST는 김창익 전기전자공학부 교수 연구팀이 미국 MIT, 마이크로소프트 연구진과 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다.

'CVPR 2026' 포스터 세션.(왼쪽부터)서민석 KAIST 박사과정, 마크 해밀턴 MIT·마이크로소프트 박사, 김창익 KAIST 교수.(사진=KAIST)

최근 휴머노이드와 자율주행 시스템, 세계모델(현실 세계의 물리적 환경과 변화를 학습·예측하는 AI 모델) 기반 AI는 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도 특징 정보로 압축해 활용하고 있다.

그러나 압축 과정에서 작은 물체나 얇은 구조물, 미세한 결함과 같은 중요한 시각 정보가 손실되는 문제가 발생한다. 반대로 모든 영상을 처음부터 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요해 실시간 처리가 어려워진다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 입력 이미지의 경계와 구조 정보를 활용해 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 학습 없는 업샘플링 기술을 개발했다.

기존 기술은 새로운 환경이나 데이터에 적용하기 위해 별도의 재학습이나 복잡한 최적화 과정을 거쳐야 했다. 연구팀이 개발한 ‘업샘플 애니띵’은 입력 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어 다양한 환경에 적용할 수 있다.

특히 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하지 않고 핵심 정보만 압축해 활용해 GPU 메모리 사용량을 줄였다. 연구팀은 AI 연구에서 널리 활용되는 224×224 크기 이미지(약 5만 개 픽셀) 기준 약 0.4초의 짧은 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원했다. GPU 메모리 효율을 최대 16배까지 향상시키는 것으로 나타났다.

이는 제한된 연산 자원만으로도 인공지능이 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식할 수 있음을 의미한다.

연구 결과는 AI·컴퓨터 비전 분야 국제 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어 전체 1위인 ‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(CVPR Compute Gold Star)’를 수상했다.

김창익 교수는 “적은 자원으로도 인공지능의 시각 정밀도를 크게 높일 수 있는 알고리즘으로, 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI의 실용화를 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다.