“고해상도 VLM 추론 속도 3배 혁신”...노타, ‘ERGO’모델로 세계적 AI학회 채택 작성일 01-29 15 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">세계적 AI 학회인 ICLR에 채택, AI 경량화 및 최적화 기술력 증명</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="UF9TLgx2gk"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="27adcd6ea889bc87f52c2f11e7b25c86811c00f4097488e5ca98e4d383b702f0" dmcf-pid="u32yoaMVNc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="“고해상도 VLM 추론 속도 3배 혁신”...노타," class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/29/fnnewsi/20260129094220996kisl.png" data-org-width="800" dmcf-mid="pdozhSDgjE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/29/fnnewsi/20260129094220996kisl.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> “고해상도 VLM 추론 속도 3배 혁신”...노타, </figcaption> </figure> <div contents-hash="7df7a9632f8746cd3b36f69747c4096e7b804b0bb1ad09f18e941acd628321e8" dmcf-pid="70VWgNRfAA" dmcf-ptype="general"> <br>[파이낸셜뉴스] 노타는 비전 언어 모델(VLM)의 고해상도 이미지 처리 효율을 획기적으로 높인 연구 성과가 세계 최고 권위의 인공지능 학회인 ‘ICLR 2026’에 채택됐다고 29일 밝혔다. </div> <p contents-hash="6b61e6ad05132b5b574c48f83e69cbb4f9ab47919a4282c69533774c9c04ec61" dmcf-pid="zWpmQM9Ukj" dmcf-ptype="general">ICLR은 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 주력 연구를 선보이는 AI 분야 최정상급 학회다. 올해는 논문 채택률이 약 28%에 불과할 만큼 엄격한 심사가 이뤄졌으며, 노타는 이번 채택은 자사의 AI 경량화·최적화 R&D 역량이 글로벌 표준을 선도하고 있음을 객관적으로 입증한 결과라고 설명했다. </p> <p contents-hash="9c447ae3db22983a022d855d1a8e82ebf06fe2a57e9f33625edc174123c3ee44" dmcf-pid="qYUsxR2uAN" dmcf-ptype="general">이번 연구의 골자인 ‘ERGO(Efficient Reasoning & Guided Observation)’ 모델은 AI가 고해상도 이미지를 처리할 때 발생하는 막대한 연산 비용 문제를 해결했다. 기존 모델들이 전체 이미지를 기계적으로 훑는 ‘지각 중심 추론’에 의존해 저해상도에서 정보를 놓쳤던 것과 달리, ERGO는 멀티모달 문맥을 활용해 어디에 집중할지 스스로 결정하는 ‘추론 기반 지각’ 방식을 도입했다. </p> <p contents-hash="bc6984032230ab3ec143d612baaeea624e3cc40540cb6d4eb88b4e844d163426" dmcf-pid="BGuOMeV7oa" dmcf-ptype="general">ERGO 모델은 2단계 ‘Coarse-to-Fine’ 파이프라인을 통해 작동한다. 먼저 저해상도 이미지로 전체 상황을 파악한 뒤, 시각적 불확실성이 있거나 정밀 분석이 필요한 영역만을 선택적으로 ‘줌인’하여 원본 해상도로 분석한다. 특히 강화학습 프레임워크를 통해 개발된 보상 시스템을 적용, 질문에 답하기 위해 가장 적합한 영역을 스스로 찾아내는 지능을 갖췄다. </p> <p contents-hash="d8f4ae300a04b2e3a160c959293d7c94e56f5150b92a0c7ac65c03e7b0268b77" dmcf-pid="bH7IRdfzAg" dmcf-ptype="general">실제 벤치마크 테스트 결과, ERGO는 최신 AI 모델 대비 시각 토큰을 단 23%만 사용하고도 높은 정확도를 기록했다. 특히 연산 효율성을 극대화해 기존 대비 약 3배의 추론 속도 향상을 달성하며, VLM 상용화의 최대 걸림돌이었던 속도와 비용 문제를 동시에 해결했다. </p> <p contents-hash="a7b7e13036da7573196ffc474ac5d0b7ee4ecf4c44c863be0d99ef8d7f382cf1" dmcf-pid="KXzCeJ4qao" dmcf-ptype="general">이번 성과는 노타의 주력 솔루션인 ‘노타 비전 에이전트'(NVA)의 글로벌 경쟁력을 차별화하는 결정적 요소가 될 전망이다. NVA는 VLM 기반의 실시간 영상 관제 솔루션으로, 이번 연구를 통해 즉각적인 판단이 필수적인 피지컬 AI 분야로의 도입이 더욱 활발해질 것으로 기대된다. 특히 원거리 사고 징후나 미세한 이상 움직임을 포착해야 하는 산업 안전 현장은 물론, 실시간 교통 분석이 핵심인 지능형 교통 시스템(ITS)에서도 압도적인 성능을 제공한다. 무엇보다 고가의 서버 없이 저사양 엣지 기기만으로 고해상도 수준의 정밀 추론을 구현해냈다는 점이 이번 기술의 강점이다. </p> <p contents-hash="d43df929053d07db1658bb352e6f387d669af197bdfefeda4e7ae95381e39d9e" dmcf-pid="9Zqhdi8BaL" dmcf-ptype="general">노타 채명수 대표는 “이번 ICLR 채택은 노타의 AI 경량화·최적화 기술이 모델의 크기를 줄이는 수준을 넘어, AI가 사고하는 방식을 효율화하는 ‘지능형 최적화’ 단계에 진입했음을 의미한다”며 “검증된 ERGO 기술을 NVA에 적용해 다양한 산업 현장에서 비용 효율적이고 정확한 시각 지능을 제공함으로써 노타의 기술적 우위를 현실 세계로 확장해 나가겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="359acf089878a7b4dfd04c6cc48e1c57a468edc4fddf8f86cbe9143d88b07fd2" dmcf-pid="25BlJn6ban" dmcf-ptype="general">yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 IBM, AI 열풍 타고 어닝서프라이즈…SW·인프라 두 자릿수 성장 01-29 다음 인터엑스, TA 3.0 기반 '실행하는 채용 시스템' …대한민국 채용 문화 혁신안 제시 01-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
