씨이랩, 세계 3대 AI 학회 'ICML 2026'서 온디바이스 비전 AI 핵심 기술 발표

씨이랩(대표이사 윤세혁·채정환)은 세계 3대 머신러닝 학회인 'ICML 2026' 공식 워크숍에서 비전 AI(Vision AI) 경량화 연구 논문을 발표했다고 16일 밝혔다. 올해로 43회를 맞이한 ICML이 서울에서 개최되면서, 씨이랩 연구진은 국내에서 열린 세계적 무대를 통해 독자적인 기술 성과를 공개하게 됐다.

이번 연구는 AI 산업의 최대 화두이자 장벽인 '인프라 구축 및 운영 비용' 문제를 해결하는 데 초점을 맞혔다. 기존의 대규모 AI 모델은 고가의 GPU를 탑재한 서버 및 데이터센터 환경에서만 원활히 구동되는 한계가 있었다. 반면 실제 AI 기술이 적용되는 CCTV 관제센터, 스마트 팩토리, 리테일 매장 등 현장(Edge)에서는 저사양 장비로도 고성능 AI를 구동할 수 있는 '온디바이스 AI' 경량화 기술이 필수적이다.

씨이랩은 거대언어모델(LLM) 등 언어 AI에서 표준으로 사용되는 압축 기법을 영상 AI에 그대로 적용할 경우 성능이 저하되는 현상에 주목했다. 연구진은 그 원인이 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 괄목할 만한 성능 회복세를 보였다. 특히 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 저하 또한 발생하지 않았다.

이번 기술 개발로 기업들은 고가의 GPU 서버를 추가 도입하지 않고도, 기존 보유한 현장 장비에서 고성능 영상 분석 AI를 실시간으로 구동할 수 있게 되어 인프라 투자 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 이로써 씨이랩은 ▲디지털 트윈 기반 합성 데이터 생성 ▲Sim2Real 학습('2026 AI City Challenge' 리더보드 1위) ▲양자화 및 경량화 배포 등 피지컬 비전 AI의 핵심 3단계 파이프라인 전 과정에 걸쳐 글로벌 수준의 기술 완성도를 입증했다.

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"며 "고객들이 추가적인 인프라 투자 없이 현장 장비에서 즉각 고성능 영상 AI를 활용할 수 있도록 지원하며 시장 경쟁력을 한층 더 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.