Teacher-student 학습 및 스프린트를 통한 간소화된 개발 프로세스 공개
50% 단축된 개발시간으로 월별 소프트웨어 릴리스 가능
AI 기반 영상 인식 소프트웨어 ‘SVNet’ 개발 스타트업, 스트라드비젼(대표 김준환)의 잭 심(Jack Sim) 최고기술책임자(CTO)가 지난 6일부터 8일까지 미국 미시간에서 열린 ‘Tech.AD USA 2023’에서 혁신적인 딥러닝 개발 방법론을 공개했다.
이번 ‘Tech.AD USA 2023‘은 ‘자율주행 기술 레벨 3부터 X까지’를 주제로 진행됐으며, 스트라드비젼은 ‘Teacher-Student 학습과 스프린트를 통한 효율적인 딥러닝 개발 및 3D 인식 시스템’에 대한 연구 결과를 발표했다.
잭 심 CTO가 발표한 teacher-student 학습과 스프린트를 활용한 여러 딥러닝 작업 시 효율적인 소프트웨어 개발 프로세스는 정확성과 속도를 동시에 개선해 제품 개발 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있는 것이 특징이다.
스트라드비젼은 이 방법론을 통해 증강현실 (Augmented Reality, AR) 제품인 ImmersiView™를 개발하는데 성공했다. 잭 심 CTO는 이 접근 방식이 작업 간의 종속성을 분리하고, 각각의 teacher network를 훈련해 정확도를 높인 후 통합된 student network를 사용해 동시에 여러 작업을 학습시킬 수 있다고 설명했다.
잭 심 CTO는 "스트라드비젼은 일정한 추론 속도를 유지하는 동시에 정확도를 높이기 위해 초기 스프린트에서 student 네트워크에 신경 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)을 적용한 후 나머지 스프린트에서 아키텍처를 수정했다."면서, 이 효율적인 프로세스를 통해 3개월만에 첫 번째 프로토타입을 만들 수 있었고, 이후 매달 꾸준한 소프트웨어 출시가 가능해졌다.”고 말했다.
스트라드비젼은 이 방법론을 multi-modal 3D 인식 시스템에도 적용했다. 트레이닝 과정에서 다양한 센서 입력을 처리하는 데 있어 뛰어난 적응성과 효율성을 입증할 수 있었으며, 보다 포괄적이고 정확한 인식을 보장할 수 있게 됐다.
이에 대해 잭 심 CTO는 “이번 연구를 통해 자율주행 시스템의 multi-modal 인식 분야를 발전시키고, 미래 자동차 기술을 위한 기반을 마련하는데 있어 스트라드비젼의 딥러닝 개발 방법론의 중요성을 보여줄 수 있었다”라고 말했다.
비지니스코리아 윤영실 기자 (pr@businesskorea.co.kr)