프로젝트 소개
본 과제는 스마트폰·엣지 디바이스에서 딥러닝 모델을 직접 만들고, 상황에 맞게 스스로 다시 조립하는 On-Device AI 프레임워크 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 On-Device 가변 딥러닝 구조 생성과 세계 최고 수준 정확도·효율을 위한 자가 조립형 딥러닝 프레임워크를 달성하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 딥러닝 자가 분해를 위한 코어 블록(Core Block) 추출·인코딩·디바이스 최적 설계로 코어 블록 생성 자동화를 구현하는 기술, 코어 블록의 확률적 채택과 대체, 그래디언트 최적화 기반으로 1 GPU-day이내 초고속 On-Device 딥러닝 모델 초고속 탐색, 심층 강화 학습 기반 자동 모델 압축과 코어 블록 파인 튜닝 및 세그멘테이션 반복 정규화로 디바이스 환경 변화에 능동 대응하는 자가 재조립 기술임. 기대효과는 원천 핵심 기술 확보로 국가 AI 경쟁력과 전문 인력 양성, 국내 연구·기업의 AI 개발 가속 및 생산성 향상, 공개SW 기반 응용연구 실용화 선도를 포함함.