국민대학교 인공지능학부 김장호 교수 연구팀(김진우·신종윤·안상호·김장호)이 지난 11월 10일부터 14일까지 서울에서 열린 제34회 ACM 국제 정보 및 지식관리 학회(CIKM 2025)에서 딥러닝 모델의 희소 구조를 효과적으로 탐색하기 위한 새로운 프루닝 기법인 DWA(Dynamic Pruning with Weight Alignment)를 발표했다.  

 

이번에 발표된 논문 "Exploring Diverse Sparse Network Structures via Dynamic Pruning with Weight Alignment" 는 모델 경량화 과정에서 종종 간과되던  “희소 패턴 탐색(exploration)” 문제를 정면으로 다루며, 기존 동적 프루닝(dynamic pruning) 기법의 구조 탐색 능력을 근본적으로 향상시키는 방법을 제안한다.  

 

연구팀은 “DWA는 단순히 매개변수를 줄이는 수준을 넘어,희소 신경망이 어떤 구조를 가질 수 있는지 ‘탐색하는 능력’ 자체를 개선한 방법”이라며“실제 서비스 환경에서 가볍지만 신뢰할 수 있는 딥러닝 모델을 만드는 데 기여할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

 

본 연구는 현대자동차.기아의 지원을 받는 산학 공동연구의 일환으로 수행되었으며, 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 AI 스타펠로우십 프로그램(국민대학교)의 연구비 지원을 받았다.