[HBN뉴스 = 한주연 기자] 세종대학교(총장 엄종화)는 인공지능데이터사이언스학과 구영현 교수 연구팀의 연구 논문이 세계 최고 수준의 인공지능 국제 학술대회인 ‘ICLR 2026’에 채택돼, 전 세계 인공지능 전문가들 앞에서 연구 성과를 발표하게 됐다고 13일 밝혔다.
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| 세종대 인공지능데이터사이언스학과 구영현(맨 오른쪽) 교수 연구팀. [사진=세종대학교] |
ICLR은 NeurIPS, ICML과 더불어 딥러닝 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 세계 3대 학술대회 중 하나로 꼽히며, ICLR 2026은 오는 4월 23일부터 27일까지 브라질에서 개최될 예정이다.
연구팀이 ICLR 2026에서 발표할 논문의 제목은 ‘DTP: Delta-Guided Two Stage Pruning for Mamba-based Multimodal Large Language Models’로, 차세대 모델 구조로 주목받는 Mamba 기반 멀티모달 거대언어모델(MLLM)의 추론 효율을 획기적으로 향상시키는 새로운 토큰 프루닝 기법을 제시했다. 기존 연구들이 주로 트랜스포머 기반 모델의 ‘어텐션(attention)’ 메커니즘을 활용해 토큰 중요도를 추정해 온 것과 달리, 이번 연구는 Mamba 구조의 핵심 파라미터인 ‘델타(Delta)’를 활용해 토큰 중요도를 직접 계산하는 방식을 채택했다. 이를 통해 추가 학습 없이도 추론 단계에서 불필요한 시각 토큰을 효과적으로 제거할 수 있다는 점이 큰 특징이라고 연구팀은 강조했다.
이번 연구에서 제안된 DTP 기법은 두 단계 전략을 통해 모델의 효율성을 극대화한다. 초기 레이어에서는 선택적 프루닝을 적용해 핵심 정보를 정교하게 보존하고, 후기 레이어에서는 완전 프루닝을 수행해 불필요한 연산 요소를 제거한다. 실험 결과, 해당 기법은 대표적인 Mamba 기반 모델에서 연산량을 최대 약 50%까지 감소시켰으며, 데이터 처리 초기 단계인 프리필(Prefill) 지연 시간을 35% 이상 단축하면서도 기존 방법론 대비 우수한 성능 유지 효과를 입증했다.
연구에 참여한 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과 박성열 석사과정생은 “세계적인 인공지능 학술대회에서 연구 성과를 발표하게 돼 매우 영광”이라며 “이번 성과를 발판 삼아 앞으로도 꾸준히 더 나은 연구를 수행하겠다”고 소감을 밝혔다.
구영현 교수 연구팀의 이번 성과는 날로 거대해지는 인공지능 모델의 경량화와 실용화를 앞당기는 중요한 기술적 토대가 될 것으로 기대된다.
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