지스트(광주과학기술원) 이규빈 교수(융합기술학제학부) 연구팀은 학습한 적 없는 ‘모르는 데이터’를 구별해 내는 AI 기술을 개발했다.

AI 기술은 2016년 알파고 등장 이후 급속도로 발전해 실생활에 폭넓게 활용되고 있다. 오늘날 이용되는 대부분의 AI는 정답이 없으면 가장 비슷한 답을 찾도록 설계됐다.

특히 딥러닝 모델은 답을 몰라도 가장 유사한 값을 정답으로 잘못 인식한다는 단점이 있다. 이 경우 자율주행 차량이 장애물을 잘못 인식하는 등 문제를 일으킬 수 있어 이를 보완할 AI모델의 필요성이 제기되고 있다.

AI모델은 여러 블록으로 구성돼 있는데, 각 블록은 똑같은 작업을 수행한다. 연구팀은 이 중 ‘모르는 데이터’ 탐지에 적합한 블록을 찾아내기 위해 직소 퍼즐을 이용했으며, 블록의 활성도를 기준으로 모르는 데이터를 탐지하는 방법을 제안했다.

연구팀은 모르는 데이터의 예시로써 이미지를 직소 퍼즐처럼 잘게 쪼갠 뒤 무작위로 섞어서 입력했다. 실제 이미지와 유사하지만 정답은 아닌 데이터를 입력한 후 활성도에 따라 모르는 데이터 탐지에 적합한 블록을 찾기 위해서다.

기존 연구에서는 가장 많은 데이터를 학습한 마지막 블록을 사용했으나, 연구팀은 마지막 블록이 과도한 학습으로 인해 모르는 데이터도 아는 데이터로 착각하는 경향이 있다는 점을 밝혀냈다.

이번 연구 성과로 딥러닝 모델이 아는 것과 모르는 것을 스스로 판단 가능해지면서 지능을 증강하는 형태의 AI 모델도 개발할 수 있게 된다. 또, 자율주행, 의료 진단 등 안전이나 생명과 직결되는 민감한 분야에서 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

이규빈 교수는 “이번 연구성과를 발전시키면 딥러닝 모델이 인식된 결과를 스스로 인지하는 메타인지 능력을 얻을 수 있다”며 “모르는 것을 아는 것으로 잘못 인식해 발생할 수 있는 막대한 피해를 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 지능 증강과 같은 다양한 기술로 응용될 것이라고 기대한다”고 밝혔다.

신다인 기자  shin@kyosu.net

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