씨이랩, ICML서 비전 AI 경량화 기술 공개..."압축 성능 원본 92%까지 복원"

피지컬 AI 전문 씨이랩(대표 윤세혁, 채정환)은 'ICML 2026' 공식 워크숍에서 비전 AI 경량화 연구 논문을 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 연구는 인프라 구축 및 운영 비용 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 씨이랩은 대형언어모델(LLM) 등 언어 AI에서 표준으로 사용되는 압축 기법을 영상 AI에 그대로 적용할 경우 성능이 저하되는 현상에 주목했다. 원인은 압축 기법 자체의 오류가 아닌 '학습 기준(Metric)'에 있음을 규명하고, 이를 지식 증류(Knowledge Distillation) 방식으로 전환하는 대안을 제시했다. 실험 결과, 분석 대상인 5개 영상 모델 모두에서 주목할 만한 성능 회복세를 보인 것으로 나타났다. 그중 엣지 장비용 소형 모델의 경우 압축 후 18.79%까지 떨어졌던 인식 정확도가 67.11%로 대폭 상승하면서 압축 전 성능의 92% 수준까지 회복됐으며, 연산 속도 저하도 발생하지 않았다는 설명이다. 이제 기업은 고가의 GPU 서버를 추가 도입하지 않고도, 기존 보유한 현장 장비에서 고성능 영상 분석 AI를 실시간으로 구동할 수 있게 됐다고 강조했다. 겱과적으로, 인프라 투자 비용을 획기적으로 절감할 것이라는 전망이다. 송유진 씨이랩 CTO는 "이번 연구는 속도 손실 없이 원본 모델에 준하는 정확도를 유지하면서 모델 크기만 획기적으로 줄여주는 온디바이스 비전 AI의 실용성을 증명했다는 데 의의가 있다"라고 말했다. 장세민 기자 semim99@aitimes.com