| 제 목 | 강재모 교수팀, 세계 최고 권위 AI 학회 NeurIPS 2025 Spotlight 논문 선정 | ||||
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| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2025-09-19 | 조회수 | 565 |
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 경북대학교 강재모 교수 연구팀(공동저자: Azadeh Motamedi 박사과정생, Il-Min Kim 교수)이 참여한 논문이 AI 분야 최고 권위 학회 중 하나인 NeurIPS 2025에서 Spotlight Presentation으로 선정되는 쾌거를 거두었다. Spotlight는 전체 논문 중 상위 약 3% 내외의 우수 연구에만 주어지는 발표 기회로, 연구 성과의 독창성과 영향력을 국제적으로 인정받았음을 의미한다. 이번 논문은 “NormFit: A Lightweight Solution for Few-Shot Federated Learning with Non-IID Data”라는 제목으로, 연합학습(Federated Learning, FL) 환경에서 사용자 데이터가 불균형(Non-IID) 하고 자원이 제한된 상황에서도 효율적으로 학습할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안했다. 기존 방법들은 높은 정확도를 위해 많은 파라미터를 학습해야 하므로 통신 비용 증가, 연산 자원 소모 문제가 발생했다. 연구팀이 제안한 NormFit은 모델의 극히 일부(Pre-LayerNorm)만 미세조정(fine-tuning)하는 방식으로, 통신·연산 비용을 획기적으로 줄이면서도 최신 기법 대비 더 높은 정확도를 달성했다. 특히 소수 클래스(minority class)와 같이 데이터가 부족한 경우에도 높은 성능을 유지하여, 실제 다양한 IoT·헬스케어·금융 서비스 등 데이터 편향이 심한 환경에서 활용 가능성을 보여주었다. 제안한 NormFit 기술은 경량·고효율 인공지능 학습이 필요한 다양한 분야로 확장될 수 있다. 예를 들어, - 스마트 헬스케어: 환자별 데이터 불균형 상황에서 정확한 진단 AI 지원 - 지능형 IoT 디바이스: 저전력·저용량 환경에서도 신뢰성 있는 AI 적용 - 금융 보안: 사용자별 이질적인 거래 데이터 분석 및 이상 탐지 강화 - 스마트 모빌리티: 차량·센서 데이터가 불균일한 자율주행 환경에서 빠른 학습 적용 강재모 교수는 “이번 연구는 연합학습의 효율성과 신뢰성을 동시에 확보한 새로운 접근법을 제시한 것”이라며, “특히 세계 최고 수준의 학회에서 Spotlight로 발표하게 되어, 연구의 학문적 우수성과 산업적 파급력을 동시에 인정받은 것에 큰 의미가 있다”고 전했다. |
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