쉽고 빠른 딥러닝, '서울대'가 구글 이겼다
쉽고 빠른 딥러닝, '서울대'가 구글 이겼다
  • 문현식
  • 승인 2018.12.19 14:50
  • 조회수 5085
  • 댓글 0
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이웃님들, 알파고가 이세돌 9단을 연파했던 사건을 기억하시나요. 인간 대표와 기계 대표가 벌인 전무후무한 대결은 전 세계에 커다란 파장을 일으켰는데요. 구글이 알파고를 개발하면서 사용한 알고리즘이 바로 딥러닝입니다.

 

인공지능 불렀는가? 출처: fotolia
인공지능 불렀는가? 출처: fotolia

딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술입니다. 그런데 국내 연구진이 구글보다 모델을 학습하는 데 걸리는 시간을 더 단축한 딥러닝 시스템을 개발했다고 합니다.

 

서울대가 개발한 JANUS 전체 시스템 구조. 출처: 서울대
서울대가 개발한 JANUS 전체 시스템 구조. 음 굿. 출처: 서울대

서울대 공대는 컴퓨터공학부 전병곤 교수팀이 JANUS를 개발했다고 밝혔습니다. JANUS는 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 시스템입니다.

 

기존 딥러닝 개발 시스템은 2가지 유형이었습니다. 하나는 모델을 쉽게 표현하는 일이고, 또 하나는 모델을 빠르게 학습시키는 일이었습니다. 첫 번째 유형이 심볼릭 그래프(symbolic graph) 기반 시스템이라는 것입니다. 이는 고정된 구조의 모델을 빠르게 학습시킬 수는 있었지만 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기는 어려웠습니다. 두 번째 유형인 명령형(imperative) 시스템에서는 다양한 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데는 시간이 더 오래 걸렸습니다. 두 가지 모두 잘하는 딥러닝 개발 시스템은 극히 드물었지요.

 

서울대 연구팀은 새로운 모델을 쉽게 표현하면서도 빠르게 학습시킬 수 있는 시스템을 제안했습니다. JANUS는 기존 명령형 시스템처럼 쉬운 프로그래밍 모델을 그대로 사용하면서도, 내부에서 명령형 프로그램을 심볼릭 그래프로 자동 변환하고 최적화를 수행한다고 합니다.

 

서울대 컴퓨터 공학부 전병곤 교수팀. 출처: 서울대
서울대 컴퓨터 공학부 전병곤 교수팀. 출처: 서울대

그 결과 다양한 모델을 학습하는 데 걸리는 시간을 명령형 시스템 대비 최대 48배까지 단축시켰습니다. 게다가 심볼릭 그래프 기반 시스템의 성능에도 근접했다고 합니다. 서울대 설명대로라면 글로벌 기업인 구글이나 아마존보다도 성능이 훌륭한 시스템을 개발한 것입니다.

 

서울대 연구진은 "기존 딥러닝 시스템의 장점만을 결합한 새로운 시스템"이라며 "JANUS가 이미지 처리, 음성 인식, 자율주행 등 4차 산업 혁명 기술 발전에 기여할 것"이라고 설명했습니다. 연구진은 이번 연구 결과를 2019년 2월 미국 보스턴에서 개최될 시스템 분야 최우수 학회인 <NSDI(USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation)에서 발표할 예정입니다.


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