Low-bit Online Learning System for Real-World Adaptive On-device AI
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065064
교육부
한국연구재단
한국과학기술원
김민수
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
응용연구
대학
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 실세계 환경 변화에 실시간으로 적응 가능한 온디바이스 AI 학습을 구현하기 위한 저비트 양자화 기반의 경량 온라인 학습 시스템 개발임. 제안 시스템의 타당성 검증을 위해 VLM 기반 공간·인지 AI 모델을 엣지 디바이스 상에서 구동하고, 저비트 환경에서도 완전정밀도 대비 학습 성능 저하를 최소화하면서 실세계 적응 성능을 향상시킬 수 ...
본 연구개발은 2단계로 구성됨. 1차년도에는 인라이어 중심적 저비트 학습 시스템 개발을 추진함. 이를 위해 활성값과 그래디언트의 저랭크 부분공간 및 잔차 성분 분해, 통계적 레버리지와 영향도 기반 분석을 통한 활성 중요도 정량화 수행 예정임. 이후 과업 관련성이 높은 인라이어 부분집합 선별과 해당 특징의 우선 보존을 위한 양자화 기법 설계를 진행함. 또한 ...
... 갖는 환경에서도 실시간 학습과 안정적 추론이 가능한 기술로의 발전 가능성을 바탕으로, 로봇, 자율주행, 스마트 디바이스, 산업용 엣지 시스템 등 다양한 응용 분야로의 확장 가능성이 큼. 특히 클라우드 의존도 완화, 네트워크 제약 환경에서의 독립적 운용 가능성 확보, 실세계 환경 변화에 대한 현장 적응성 향상을 통한 지능형 시스템의 신뢰성 및 안정성 제고가 기대됨. 또한 본 연구개발성과의 ...