DGIST 좌훈승 교수팀, IEEE RTAS서 '2년 연속 최우수 논문상 수상' 세계 최초 기록 > 전국/지역/사회

임베디드 AI 메모리 한계 극복 ‘ZeroSwap’ 기술 개발

자율주행·로봇 분야 응답속도 최대 3.2배 향상

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 좌훈승 교수 연구팀이 실시간 시스템 분야 세계 최고 권위 학술대회인 IEEE RTAS 2026에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하며 2년 연속 수상의 대기록을 세웠다.

DGIST는 좌훈승 교수가 RTAS 32년 역사상 세계 최초로 2년 연속 최우수 논문상을 수상한 연구자로 이름을 올렸다고 18일 밝혔다. 

이번 성과는 대한민국의 실시간 시스템 및 임베디드 AI 분야 연구 경쟁력을 세계 무대에서 다시 한번 입증한 것으로 평가된다.

미국전기전자학회(IEEE)가 주관하는 RTAS는 자율주행차와 산업용 로봇, 항공 제어 등 높은 안전성과 실시간 응답성이 요구되는 시스템 기술을 다루는 세계적 학술대회다. 

올해 프랑스에서 열린 RTAS 2026에는 전 세계에서 108편의 논문이 제출됐으며, 좌 교수팀의 논문이 유일하게 최우수 논문으로 선정됐다.

수상 논문은 임베디드 AI 시스템의 고질적인 문제로 지적돼 온 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 ‘ZeroSwap(제로스왑)’ 기술을 제안했다. 

최근 자율주행차와 지능형 로봇, 스마트 카메라 등은 객체 인식과 경로 예측, 상황 판단 등 여러 AI 모델을 동시에 구동해야 하지만, 소형 기기의 제한된 메모리와 연산 자원으로 인해 성능 저하와 지연 문제가 발생해 왔다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 SSD(저장장치)를 GPU의 확장 메모리처럼 활용하는 새로운 기술을 개발했다. 

기존 방식은 저장장치와 메모리 간 데이터 이동 과정에서 큰 지연이 발생했지만, 제로스왑 기술은 이 지연 시간을 사실상 ‘0’ 수준으로 줄이는 데 성공했다.

실험 결과, 실제 물리적 메모리 용량을 초과하는 환경에서도 지연 증가율을 평균 3.6% 수준으로 억제했으며, AI 작업 응답 시간은 최대 3.2배까지 단축한 것으로 나타났다. 

이에 따라 자율주행차나 로봇 제어처럼 순간적인 판단이 안전과 직결되는 분야에서 활용 가능성이 크게 높아질 것으로 기대된다.

좌훈승 교수는 “이번 연구는 단순히 메모리 용량을 확장하는 차원을 넘어 제한된 임베디드 환경에서도 복잡한 다중 AI 기능을 안정적으로 실행할 수 있음을 입증한 성과”라고 전했다. 

이어 “향후 자율주행, 스마트 제조, 지능형 로봇 등 실시간성과 안전성이 중요한 산업 분야의 핵심 기반 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원(IITP), AI스타펠로우십 지원을 받아 수행했으며 강우성 DGIST 박사후연수연구원이 제1저자로 참여했다.

아울러 이탈리아 모데나·레지오에밀리아대학교의 필리포 무치니 교수와 잔루카 브릴리 박사, 국민대학교 김종찬 교수, 연세대학교 이진규 교수 등 국내외 연구진이 공동 연구를 진행했다.