DGIST 좌훈승 교수, IEEE RTAS 2026서 2년 연속 최우수논문상 쾌거

[대구=이데일리 홍석천 기자] DGIST 전기전자컴퓨터공학과 좌훈승 교수 연구팀이 실시간 시스템 분야 세계 최고 권위 학술대회인 IEEE RTAS(Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium) 2026에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다.

특히 좌 교수는 지난해에 이어 2년 연속 최우수 논문상을 받으며 RTAS 32년 역사상 최초의 기록을 세웠다. 자율주행과 로봇, 스마트 제조 등 미래 산업의 핵심인 실시간 인공지능(AI) 기술 분야에서 국내 연구진의 경쟁력을 세계 무대에서 다시 한번 입증했다는 평가다.

RTAS는 미국전기전자학회(IEEE)가 주관하는 국제학술대회로 자율주행차, 산업용 로봇, 항공 제어 시스템 등 높은 안전성과 실시간 응답성이 요구되는 기술을 다루는 세계적인 학술행사다. 올해 프랑스에서 열린 RTAS 2026에는 전 세계에서 108편의 논문이 접수됐으며, 좌 교수 연구팀의 논문이 유일하게 최우수 논문으로 선정됐다.

DGIST 좌훈승(오른쪽 두번째) 교수가 IEEE RTAS 2026에서 최우수논문상을 수상한 후 기념촬영을 하고 있다.(사진=DGIST)

수상 논문은 임베디드 AI 시스템의 고질적인 문제로 꼽히는 GPU 메모리 부족 현상을 해결하기 위한 ‘제로스왑(ZeroSwap)’ 기술을 제안했다. 최근 자율주행차와 지능형 로봇은 객체 인식, 경로 예측, 상황 판단 등 다양한 AI 모델을 동시에 구동해야 하지만 소형 장치의 제한된 메모리와 연산 자원 때문에 성능 저하가 발생하는 문제가 있었다.

연구팀은 SSD를 GPU 확장 메모리처럼 활용하는 새로운 방식을 개발해 이 같은 한계를 극복했다. 일반적으로 저장장치를 활용하면 데이터 이동 과정에서 속도 저하가 발생하지만, 제로스왑 기술은 이를 사실상 제거해 실시간성을 확보했다.

실험 결과 실제 메모리 용량을 초과하는 환경에서도 지연 증가율을 평균 3.6% 수준으로 억제했으며, AI 작업 응답 시간은 최대 3.2배까지 단축한 것으로 나타났다. 연구팀은 이 기술이 향후 자율주행차와 스마트 제조, 지능형 로봇 등 안전성과 실시간성이 중요한 산업 분야에서 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대하고 있다.

좌훈승 DGIST 교수는 “제한된 임베디드 환경에서도 복잡한 다중 AI 기능을 지연 없이 안정적으로 실행할 수 있음을 입증했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 실시간 AI 산업의 핵심 원천기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원(IITP), AI스타펠로우십 지원으로 수행됐다. DGIST 강우성 박사후연구원이 제1저자로 참여했으며, 이탈리아 모데나·레지오에밀리아대학교, 국민대, 연세대 연구진이 공동 연구를 진행했다.