작은 AI에 여러 능력 넣었더니 '충돌'…국내 연구진 해법 찾았다[과학을읽다]

AI 요약

대구경북과학기술원(DGIST) 박대희 교수 연구팀과 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 사람의 움직임 예측과 로봇의 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI에서 수행할 때 발생하는 '스킬 충돌'을 줄이는 분리형 파라미터 학습(DPT) 기술을 개발했다고 11일 밝혔습니다. DPT는 모델 내부를 작업별로 분리해 각 기능이 서로 다른 영역을 중심으로 학습하게 한 뒤 각 작업의 핵심 부분만 하나로 결합해 모델 크기를 키우지 않으면서 기능 간 간섭을 줄이는 방식이며, JRDB·JTA 데이터와 자율주행 AI 실험에서 예측 정확도 향상과 경로 오차·충돌 가능성 감소를 확인했습니다. 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 국제학회 ECCV 2026에 채택되어 10~12일 스웨덴 말뫼에서 발표되었고 연구는 엔비디아 아카데믹 하드웨어 그랜트의 지원을 받았으며 박 교수가 교신저자를 맡았습니다.