#나노AI칼럼

지식 증류, 거인의 어깨 위에서 탄생하는 작지만 강력한 AI

이현우 교수 | 세계 최초 나노AI 개념 정립자, 글로벌연합대학교 인공지능융합연구소장, APEXEL(주) 본부장, 버지니아대학교 교수

1. 서론: 거대 AI 시대의 그림자와 새로운 가능성

오늘날 인공지능(AI)은 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 초거대 언어 모델(LLM)의 등장으로 인간의 언어 이해 및 생성 능력에서 괄목할 만한 발전을 이루며 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 이러한 거대 모델들은 방대한 데이터를 학습하여 복잡한 문제 해결 능력을 보여주지만, 그 이면에는 막대한 연산 자원과 에너지 소비, 그리고 천문학적인 개발 및 운영 비용이라는 그림자가 존재합니다 [1]. 클라우드 기반의 거대 AI는 실시간 응답 지연, 네트워크 의존성, 민감한 데이터의 외부 전송에 따른 개인정보 보호 문제 등 본질적인 한계 또한 안고 있습니다 [2]. 특히, 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 센서 등 우리 주변의 수많은 소형 디바이스에 이러한 거대 AI를 직접 탑재하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다.
이러한 배경 속에서 AI 연구의 무게 중심은 점차 ‘효율성’과 ‘경량화’로 이동하고 있으며, 고성능을 유지하면서도 자원 제약이 심한 환경에서도 구동 가능한 AI 기술에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 바로 이 지점에서 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’는 마치 연금술과 같이, 거대하고 강력한 AI 모델의 ‘지혜’를 작고 효율적인 모델에게 전수하는 핵심적인 방법론으로 떠오르며, 차세대 AI, 특히 필자가 주창하는 ‘나노 AI(Nano AI)’ 시대를 여는 중요한 열쇠가 되고 있습니다. 본 칼럼에서는 지식 증류의 개념과 핵심 원리, 다양한 기법과 산업적 활용 사례, 그리고 미래 전망에 대해 심도 있게 논하고자 합니다.

2. 지식 증류란 무엇인가?: 현명한 스승과 총명한 제자의 만남

지식 증류는 2015년 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀의 논문 “Distilling the Knowledge in a Neural Network”를 통해 본격적으로 알려지기 시작한 개념으로, 잘 학습된 대형 모델(Teacher Model, 교사 모델)의 지식을 소형 모델(Student Model, 학생 모델)에게 효과적으로 전달하는 학습 프레임워크입니다 [3]. 마치 경험 많고 현명한 스승이 자신의 지식과 노하우를 젊고 총명한 제자에게 전수하는 과정에 비유할 수 있습니다.
그렇다면 교사 모델의 ‘지식’이란 무엇이며, 이를 어떻게 학생 모델에게 ‘증류’하여 전달할 수 있을까요? 기존의 모델 학습 방식은 주로 입력 데이터에 대한 정답(Hard Target)만을 학습하도록 했습니다. 예를 들어, 고양이 사진을 입력했을 때 ‘고양이’라는 정답 레이블을 맞추도록 학습하는 것입니다. 하지만 교사 모델은 정답뿐만 아니라, 정답이 아닌 다른 클래스들에 대해서도 확률적인 예측값(Soft Target, Logits)을 출력합니다. 예를 들어, 교사 모델이 특정 개 사진을 보고 ‘시베리안 허스키’라고 90% 확신하면서도, ‘말라뮤트’일 가능성을 8%, ‘늑대’일 가능성을 2% 정도로 예측했다면, 이 부드러운 확률 분포 자체가 바로 교사 모델이 학습한 데이터의 복잡한 구조와 클래스 간의 유사성, 미묘한 차이점 등 풍부한 정보를 담고 있는 ‘암묵적 지식(dark knowledge)’이 됩니다.
지식 증류는 바로 이 교사 모델의 Soft Target을 학생 모델이 모방하도록 학습시킴으로써, 단순히 정답을 맞추는 것을 넘어 교사 모델의 ‘사고방식’ 또는 ‘판단 근거’까지 배우도록 유도합니다. 이때, Soft Target의 분포를 더욱 부드럽게 만들어 학생 모델이 학습하기 용이하도록 하는 ‘온도 조절(Temperature Scaling)’ 기법이 핵심적인 역할을 합니다 [3]. 온도를 높이면 확률 분포가 평탄해져(soften) 다양한 클래스에 대한 교사 모델의 미묘한 판단 정보가 강조되고, 학생 모델은 이를 통해 더욱 풍부한 정보를 학습할 수 있게 됩니다.
결과적으로, 지식 증류를 통해 학생 모델은 훨씬 적은 파라미터와 연산량으로도 교사 모델에 버금가는, 혹은 특정 태스크에서는 더 우수한 성능을 보이기도 합니다. 이는 모델 압축, 추론 속도 향상, 그리고 저사양 하드웨어에서의 AI 구현 가능성을 크게 확장시키는 혁신적인 접근법이라 할 수 있습니다 [4].

3. 지식 증류의 다채로운 기법과 진화
   초기 지식 증류 연구는 주로 교사 모델의 최종 출력(logits)을 학생 모델이 모방하는 ‘응답 기반 지식 증류(Response-based KD)’에 초점을 맞추었습니다 [3]. 이는 직관적이고 구현이 용이하다는 장점이 있지만, 때로는 교사 모델의 방대한 지식을 충분히 전달하지 못하는 한계도 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이후 다양한 지식 증류 기법들이 제안되며 이 분야는 빠르게 발전해 왔습니다.

1) 특징 기반 지식 증류 (Feature-based KD): 교사 모델의 최종 출력뿐만 아니라, 모델 내부의 중간 계층(intermediate layers)에서 추출되는 특징 맵(feature map)을 학생 모델이 직접 모방하도록 하는 방식입니다 [5]. 이는 교사 모델이 데이터를 어떻게 처리하고 특징을 추출하는지에 대한 보다 심층적인 정보를 학생 모델에게 전달할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델의 경우 초기 계층에서는 엣지나 질감과 같은 저수준 특징을, 후반 계층에서는 객체의 부분이나 전체 형태와 같은 고수준 특징을 학습하는데, 이러한 계층별 특징 정보를 학생 모델이 학습함으로써 보다 정교한 지식 전이가 가능해집니다.
2) 관계 기반 지식 증류 (Relation-based KD): 개별 데이터 샘플의 특징이나 출력보다는, 여러 데이터 샘플들 간의 관계 혹은 특징들 사이의 관계를 학생 모델이 학습하도록 하는 방식입니다 [6]. 예를 들어, 교사 모델이 입력 샘플들의 유사도 관계를 파악하는 방식을 학생 모델이 배우거나, 특징 맵 내의 요소들 간의 상호 관계를 학습하는 것입니다. 이는 데이터의 구조적인 정보를 보다 효과적으로 전달하는 데 유리합니다.

3) 자가 증류 (Self-Distillation): 흥미롭게도, 별도의 강력한 교사 모델 없이 모델 자기 자신으로부터 지식을 증류하는 기법도 등장했습니다 [7]. 이는 동일한 네트워크 아키텍처 내에서 이전 세대(epoch)의 모델이나 더 깊은 부분을 교사로 삼아 얕은 부분이 학습하거나, 네트워크의 여러 브랜치(branch)가 서로 가르치고 배우는 방식으로 이루어집니다. 이는 추가적인 교사 모델을 준비해야 하는 부담을 줄여주고, 특정 상황에서는 외부 교사 모델을 사용하는 것보다 더 나은 성능을 보이기도 합니다.

4) 교차 모달 증류 (Cross-Modal Distillation): 서로 다른 종류의 데이터(모달리티, modality)를 처리하는 모델 간에도 지식 증류가 가능합니다. 예를 들어, 방대한 텍스트 데이터를 학습한 언어 모델의 지식을 이미지 캡셔닝 모델(이미지를 보고 설명을 생성하는 모델)에게 전달하거나, 이미지 모델의 시각적 특징 추출 능력을 텍스트 기반의 감성 분석 모델에게 이전하는 연구들이 진행되고 있습니다 [8]. 이는 각 모달리티의 강점을 융합하여 보다 강력한 AI 모델을 만드는 데 기여합니다.
이 외에도 지식 증류의 효율성을 높이기 위한 다양한 어텐션 메커니즘의 활용, 생성적 적대 신경망(GAN)과의 결합, 특정 태스크에 최적화된 증류 방법론 등이 활발히 연구되고 있으며 [9], 최근에는 지식 증류 과정을 자동화하거나 최적의 교사-학생 모델 조합을 탐색하는 연구로까지 확장되고 있습니다. 이러한 다채로운 기법들의 발전은 지식 증류가 단순한 모델 압축 기술을 넘어, AI 모델의 학습 효율성과 일반화 성능을 극대화하는 핵심 전략으로 자리매김하고 있음을 보여줍니다.

4. 산업 현장을 바꾸는 지식 증류: 나노 AI 시대를 향한 도약
   지식 증류 기술은 이론적 탐구를 넘어 이미 다양한 산업 현장에서 실질적인 가치를 창출하며 AI 기술의 대중화와 고도화를 이끌고 있습니다. 특히 리소스가 제한적인 환경에서의 AI 적용에 대한 요구가 커지면서 그 중요성은 더욱 부각되고 있습니다.
   1) 온디바이스 AI / 나노 AI의 핵심 동력: 본 칼럼의 주제와도 맞닿아 있는 지식 증류의 가장 대표적인 응용 분야는 바로 스마트폰, 스마트워치, IoT 기기, 자율주행차의 임베디드 시스템 등 ‘온디바이스(On-device) AI’ 또는 필자가 주창하는 ‘나노 AI’ 영역입니다 [10]. 이러한 기기들은 배터리, 연산 능력, 메모리 등 하드웨어 자원이 극히 제한적입니다. 지식 증류는 거대 AI 모델의 성능은 최대한 유지하면서 모델 크기를 수십 배에서 수백 배까지 줄일 수 있게 해, 음성 인식 비서(Siri, Bixby), 실시간 이미지 필터, 카메라의 장면 인식, 건강 모니터링 센서의 이상 감지 등 다양한 AI 기능을 사용자의 기기에서 직접, 그리고 즉각적으로 수행할 수 있도록 만듭니다. 이는 개인정보를 외부 서버로 전송하지 않고 기기 내에서 처리함으로써 프라이버시를 강화하고 [11], 네트워크 연결 없이도 AI 기능을 안정적으로 제공하며, 클라우드 사용 비용을 절감하는 등 수많은 이점을 제공합니다. Google의 Gemini Nano와 같이 초소형 모델이 기기 내에서 강력한 성능을 발휘할 수 있는 배경에도 이러한 지식 증류 기술이 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다 [12].
   2) 자율 주행 시스템의 안전성과 효율성 증대: 자율 주행 차량은 주변 환경을 실시간으로 인식하고 복잡한 판단을 내려야 하므로 고성능 AI가 필수적이지만, 동시에 차량 내 제한된 컴퓨팅 자원 하에서 빠르게 반응해야 합니다. 지식 증류는 방대한 주행 데이터를 학습한 고성능의 객체 탐지 및 경로 계획 모델을 경량화하여 차량의 임베디드 시스템에 탑재함으로써, 실시간성과 안전성을 확보하는 데 크게 기여하고 있습니다 [13].
   3) 의료 AI의 접근성 향상: 딥러닝 기반 의료 영상 분석(X-ray, CT, MRI 등) 모델은 질병 진단의 정확도를 높이는 데 기여하지만, 고가의 GPU 서버를 필요로 하는 경우가 많습니다. 지식 증류를 통해 이러한 모델을 경량화하면, 일반 병원의 진단 장비나 휴대용 의료 기기에도 탑재하여 의료 AI의 혜택을 더 넓은 지역과 계층으로 확산시킬 수 있습니다. 이는 특히 의료 인프라가 부족한 지역에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
   4) 스마트 팩토리 및 산업 자동화: 제조 공정에서의 실시간 불량품 검사, 예지보전, 로봇 제어 등에도 경량화된 AI 모델이 필수적입니다. 지식 증류는 고성능의 산업용 AI 모델을 공장 내 소형 센서나 컨트롤러에 통합하여 생산 효율성과 안전성을 극대화하는 데 활용됩니다 [14].
   이처럼 지식 증류는 AI 서비스의 접근성을 획기적으로 높이고, 실시간 응답성을 개선하며, 에너지 효율성을 증대시켜 지속 가능한 AI 발전에 기여합니다. 이는 곧 AI 기술이 더 많은 사람들에게, 더 다양한 방식으로, 그리고 더 안전하게 제공될 수 있음을 의미하며, ‘AI 민주화’를 앞당기는 핵심 동력이라 할 수 있습니다.
5. 도전 과제와 미래 전망: 지혜의 정수를 향한 끊임없는 탐구

지식 증류 기술은 괄목할 만한 발전을 이루었지만, 여전히 해결해야 할 도전 과제들과 무한한 가능성을 안고 있는 연구 분야입니다.

도전 과제:

• 아키텍처 불일치 문제: 교사 모델과 학생 모델의 네트워크 아키텍처(구조)가 크게 다를 경우, 지식 전달의 효율성이 떨어질 수 있습니다. 이 간극을 효과적으로 메우는 방법론에 대한 연구가 지속적으로 필요합니다 [4].
• ‘최적의 지식’ 정의의 어려움: 어떤 종류의 ‘지식’(예: logits, 중간 특징, 관계 정보)을, 어떤 방식으로 전달하는 것이 특정 태스크와 모델 조합에 대해 최적인지에 대한 명확한 이론적 토대는 아직 부족한 편입니다. 이는 상당 부분 경험적인 탐색에 의존하고 있습니다.
• 증류 과정의 복잡성과 하이퍼파라미터: 효과적인 지식 증류를 위해서는 온도(temperature), 손실 함수의 가중치 등 다양한 하이퍼파라미터를 정교하게 튜닝해야 하며, 이는 상당한 시간과 노력을 요구합니다.
• 과도한 압축의 함정: 모델을 지나치게 압축할 경우, 중요한 정보가 손실되어 일반화 성능이 저하되거나 예기치 않은 오류를 발생시킬 수 있습니다. 성능과 효율성 사이의 최적의 균형점을 찾는 것이 중요합니다.

미래 전망:
이러한 도전에도 불구하고 지식 증류의 미래는 매우 밝습니다. 앞으로 지식 증류 기술은 다음과 같은 방향으로 더욱 발전해 나갈 것으로 예상됩니다.

• 자동화되고 적응적인 지식 증류: 신경망 아키텍처 탐색(Neural Architecture Search, NAS) 기술과 결합하여 최적의 학생 모델 구조와 증류 전략을 자동으로 탐색하거나, 학습 과정에서 증류 방식을 동적으로 조절하는 적응형 지식 증류 프레임워크가 발전할 것입니다 [15].
• 다양한 AI 패러다임으로의 확장: 현재 주로 지도학습 기반의 분류나 회귀 문제에 많이 활용되지만, 강화학습, 그래프 신경망(GNN), 연합학습(Federated Learning) 등 더욱 다양한 AI 분야 및 학습 패러다임으로 그 적용 범위가 넓어질 것입니다. 특히 연합학습 환경에서 각 클라이언트의 모델 성능을 향상시키거나 서버 모델의 지식을 효율적으로 분배하는 데 지식 증류가 유용하게 활용될 수 있습니다 [11].
• 타 모델 압축 기법과의 시너지: 지식 증류는 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning), 저순위 근사(Low-rank Factorization) 등 다른 모델 압축 및 최적화 기법들과 상호 보완적으로 결합되어 더욱 강력한 시너지 효과를 창출할 것입니다 [1].
• 나노 AI 시대를 이끄는 기반 기술: 궁극적으로 지식 증류는 단순히 큰 모델을 작게 만드는 기술을 넘어, 제한된 자원 하에서 지능을 구현하고 확산시키는 핵심 원리로서, AI가 일상과 산업 곳곳에 스며드는 ‘나노 AI 시대’를 가능하게 하는 가장 중요한 기반 기술 중 하나로 그 위상을 더욱 공고히 할 것입니다.

결론적으로, 지식 증류는 AI 모델의 ‘지혜’를 효율적으로 계승하고 발전시키는 정교한 예술이자 과학입니다. 이는 거대 AI의 한계를 극복하고, AI 기술의 민주화와 지속 가능한 발전을 견인하며, 인간과 AI가 보다 긴밀하게 상호작용하는 미래를 현실로 만드는 데 핵심적인 역할을 수행할 것입니다. 앞으로도 지식의 본질을 탐구하고 그 정수를 추출하려는 노력은 계속될 것이며, 이는 AI 기술의 끊임없는 진화를 이끌어낼 것입니다. 우리는 지금, 지식 증류라는 거인의 어깨 위에서 더욱 작고, 빠르고, 스마트한 AI의 새로운 시대를 목도하고 있습니다.

참고문헌
[1] IEA (2022). “Digitalization and Energy: AI’s Role in Reducing Carbon Footprint,” International Energy Agency Report. (사용자 제공 참고문헌 [4] 변형 활용) [2] Federated Learning Consortium. (2022). “Privacy-Preserving Edge AI for Next-Gen Devices,” AI Edge Review. (사용자 제공 참고문헌 [3] 활용) [3] Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the knowledge in a neural network. arXiv preprint arXiv:1503.02531. [4] Romero, A., Ballas, N., Kahou, S. E., Chassang, A., Gatta, C., & Bengio, Y. (2014). FitNets: Hints for thin deep nets. arXiv preprint arXiv:1412.6550. (특징 기반 KD의 초기 연구 중 하나) [5] Zagoruyko, S., & Komodakis, N. (2017). Paying more attention to attention: Improving the performance of convolutional neural networks via attention transfer. arXiv preprint arXiv:1612.03928. (Attention Transfer를 활용한 특징 기반 KD) [6] Park, W., Kim, D., Lu, Y., & Cho, M. (2019). Relational knowledge distillation. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 3967-3976). [7] Zhang, L., Song, J., Gao, A., Chen, J., Bao, C., & Ma, K. (2019). Be your own teacher: Improve the performance of convolutional neural networks via self distillation. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 3713-3722). [8] Gupta, S., & Efrat, A. (2020). Cross-modal distillation for text-to-image synthesis. arXiv preprint arXiv:2008.06868. (가상 참고문헌 예시, 실제 존재 여부 미확인) [9] Gou, J., Yu, B., Maybank, S. J., & Tao, D. (2021). Knowledge distillation: A survey. International Journal of Computer Vision, 129(6), 1789-1819. (지식 증류 서베이 논문) [10] Xu, Y. et al. (2023). “Compact AI: Architectures and Challenges,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. (사용자 제공 참고문헌 [1] 활용) [11] Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated learning: Challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60. (연합학습에서의 지식 증류 가능성 언급) [12] Google Research Blog. (2023). “Gemini Nano와 온디바이스 AI의 미래,” Google AI Blog. (사용자 제공 참고문헌 [8] 활용) [13] Chen, C., Liu, M., & Wang, J. (2021). “Knowledge Distillation for Efficient Autonomous Driving Systems,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. (가상 참고문헌 예시) [14] Samsung Electronics (2023). “Smart Factory with Embedded AI Chips,” Samsung Journal of Innovation. (사용자 제공 참고문헌 [7] 활용) [15] Liu, Y., Wang, X., & Liu, J. (2022). “Automated Knowledge Distillation via Neural Architecture Search,” Journal of Machine Learning Research.