서울대 윤정인 학생, ‘2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트 대학원생 챌린지’ 과기정통부 장관상 수상

AI 혁신인재 커넥트 대학원생 우수성과 발표 챌린지 1위

거대언어모델 메모리 50% 줄이면서 성능 유지한 ‘SharVeT’ 연구

연구 논문, 자연어 처리 국제학술대회 ACL 2026 본회의 채택

뉴스 제공

2026-08-13 08:55

서울--(뉴스와이어)--서울대학교 공과대학 협동과정 인공지능전공 윤정인 학생(지도교수 강유)이 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원(IITP)과 인공지능대학원협의회가 주관한 ‘2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트 대학원생 우수성과 발표 챌린지’에서 1위를 차지해 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 윤정인 학생은 부상으로 중국 선전 하이테크 페어에 참가하는 해외 연수 프로그램에 참여한다.

‘2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트’는 AI 분야 석·박사 인재양성 사업의 연구 성과를 공유·확산하고, 미래 AI 산업을 이끌 인재양성 방향을 논의하기 위해 마련된 행사다. 행사에는 AI·AX대학원, AI융합혁신대학원, AI스타펠로우십, 생성AI선도인재양성 등 과학기술정보통신부 지원 주요 AI 인재양성 사업에 참여하는 대학·대학원, 기업, 연구자 등 1,000여 명이 참여했다.

수상 연구는 대형 언어 모델의 막대한 메모리 비용 문제를 해결하기 위한 효율적이고 정확한 가중치 공유 기반 LLM 압축 기술 ‘SharVeT’에 관한 것이다. 연구팀은 가중치 유사성을 정밀하게 측정해 공유 그룹을 설정하고, 모델의 표현력을 보존하는 자원 할당 기법과 비용 효율적인 학습 구조를 제안했다.

이를 통해 모델 메모리를 50% 줄이면서도 원본 모델에 가까운 성능을 유지해 GPU 메모리 사용량과 운영 비용을 절감할 수 있도록 했다.

해당 연구는 삼성전자 MX사업부의 지원을 받아 수행됐다. 연구 결과를 담은 논문 ‘SharVeT: Similarity-aware Parameter Sharing with Vector-based Tuning for Efficient LLM Compression’은 자연어 처리 분야 최고 국제학술대회인 ACL 2026 본회의 장편 논문으로 채택됐다.

공식 홈페이지

ACL 2026 : https://2026.aclweb.org

웹사이트: https://eng.snu.ac.kr/