디지스트(DGIST·총장 이건우)는 좌훈승 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 최근 열린 실시간 시스템 분야 최고 권위의 국제학술대회인 'IEEE RTAS 2026'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 18일 밝혔다. 특히 좌 교수는 해당 학회 32년 역사상 세계 최초로 2년 연속 최우수 논문상을 거머쥐며 대한민국의 독보적인 연구 경쟁력을 글로벌 무대에 입증했다.
미국전기전자학회(IEEE)가 주관하는 RTAS는 자율주행차, 산업용 로봇, 항공 제어 등 높은 안전성과 찰나의 응답 속도(실시간성)가 요구되는 시스템의 핵심 기술을 다루는 세계 2대 학술대회다. 올해 프랑스에서 열린 'RTAS 2026'에서는 전 세계에서 제출된 108편의 논문 중 좌 교수팀의 논문이 유일하게 최우수 논문으로 선정되는 영예를 안았다.
수상 논문은 자율주행차, 지능형 로봇, 스마트 카메라 등 현장에서 작동하는 소형·저전력 기기(임베디드 AI 시스템)의 치명적 한계인 GPU 메모리 부족 문제를 해결할 '제로스왑(ZeroSwap)' 기술을 새롭게 제안했다.
최근 AI 시스템은 객체 인식, 경로 예측, 상황 판단 등 복잡한 기능을 한꺼번에 수행하기 위해 다수의 AI 모델을 함께 구동해야 한다. 하지만 이러한 소형 장치는 대형 서버에 비해 메모리 용량과 연산 자원이 절대적으로 부족해 여러 모델을 실행할 경우 필연적으로 계산 지연이 발생한다. 자율주행이나 로봇 제어처럼 찰나의 실시간 판단이 필수적인 시스템에서 이러한 지연은 치명적인 안전사고로 직결될 수 있는 매우 중요한 문제다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 데이터 저장장치인 SSD를 그래픽처리장치(GPU)의 확장 메모리처럼 활용하는 기술을 고안했다. 일반적으로 저장장치로 데이터를 옮겼다 가져오면 속도가 크게 느려지지만, 제로스왑 기술은 이 지연 시간을 사실상 '제로(0)'에 가깝게 줄였다. 실제 물리적 메모리 용량을 초과하는 극한의 환경에서도 지연 증가율을 평균 3.6% 수준으로 완벽히 억제했으며, AI 작업의 응답 시간을 최대 3.2배나 단축하는 혁신적인 성과를 보였다.
좌훈승 교수는 “이번 연구는 단순히 기기의 메모리 용량을 늘리는 것을 넘어, 제한된 임베디드 환경에서도 복잡한 다중 AI 기능을 지연 없이 안정적으로 실행할 수 있음을 증명했다는 점에서 의미가 크다”며, “향후 자율주행, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 실시간성과 안전성이 필수적인 임베디드 AI 산업의 핵심 기반 기술로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF)과 정보통신기획평가원(IITP), AI스타펠로우십의 지원을 받아 진행됐다. DGIST 강우성 박사후연수연구원이 제1저자로 참여하고, 이탈리아 모데나·레지오에밀리아 대학교 필리포 무치니 교수 및 잔루카 브릴리 박사, 김종찬 국민대 교수, 이진규 연세대 교수 등 국내외 연구진이 공동으로 수행했다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
