서울대 공대-KAIST 연구팀, '모바일 컴퓨팅 최우수 논문상’ 수상 쾌거

[이데일리 김현아 기자]

좌측부터) 서울대학교 공과대학 전기정보공학부 이경한 교수, KAIST 김세연 박사과정, 서울대학교 공과대학 전기정보공학부 빈경민 박사과정, KAIST 정송 교수다.

한국 대학의 공동 연구팀이 모바일 컴퓨팅 분야 최고 국제 학술대회인 ACM MobiSys 2021에서 최우수 논문상 수상자로 선정되는 쾌거를 이뤘다.

2003년부터 시작된 해당 학술대회의 19년 역사상 국내 대학 최초의 최우수 논문상 수상이며, 1저자 기준으로는 아시아 대학 최초의 수상이다.

차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들의 적극 도입을 위한 계기를 마련한 것으로 평가된다.

서울대학교 공과대학(학장 차국헌)은 전기정보공학부 이경한 교수(교신저자, 뉴미디어통신공동연구소), KAIST AI대학원 정송 교수, 콜로라도 대학 하상태 교수로 구성된 공동 연구팀이 모바일 컴퓨팅 분야 최고 국제 학술대회인 ACM MobiSys 2021(International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)에서 최우수 논문상(Best Paper Award) 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다.



이경한, 정송 교수 공동 연구팀은 지난 2003년부터 시작된 ACM MobiSys의 19년 역사상 국내 대학 최초로 최우수 논문상을 수상하게 됐으며, 1저자 기준으로는 아시아 대학 최초로 수상하는 쾌거다.

1저자와 2저자로 연구에 참여한 KAIST 김세연, 서울대학교 전기정보공학부 빈경민 박사과정 학생은 수상 논문인 ‘zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices’에 대해, “5G 스마트폰과 같은 모바일 단말에서 과도한 발열로 인해 발생하는 열쓰로틀링(Thermal Throttling)에 따른 급격한 성능 저하 문제를 강화학습(Reinforcement Learning) 기반의 동적 전압/주파수 스케일링 (Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)을 통해 획기적으로 해결한 연구”라고 설명했다.

zTT의 학습기반 CPU/GPU 동적 주파수 제어 개념도(환경 및 응용에 맞춰 최적 동작 지점을 스스로 탐색함)

서울대 전기정보공학부 이경한 교수는 “사용자 체감 성능을 높이면서 열쓰로틀링으로 인한 급격한 성능 저하를 방지하기 위해서는 적정한 온도를 유지하기 위한 총전력 소모 범위 내에서 프로세서 컴포넌트(CPU, GPU 등) 간 최적의 전력 분배를 수행하는 것이 관건”이라고 말했다.

그는 “주변 환경 (주변 온도, 쿨링 상황 등)과 사용자 애플리케이션 특성에 따라 허용 가능한 총전력 소모 범위와 최적의 전력 분배가 실시간으로 변화하기 때문에 전통적인 제어기법으로는 해결하기 매우 어려운 문제였다”라고 설명했다.

이경한, 정송 교수 공동 연구팀은 이 문제를 실시간 학습을 포함하는 강화학습 기법을 도입해 해결했다.

스마트폰을 포함한 모바일 플랫폼에서 제안한 기법을 엄밀하게 구현해 다양한 환경 변화에서도 열쓰로틀링을 발생시키지 않고(zero thermal throttling) 애플리케이션 성능을 크게 높일 수 있음을 실증했으며, 이러한 구현 결과는 ACM의 코드 리뷰 시스템에서도 인증되며, ACM Results Reproduced Badge를 수여받았다.

이 결과는 ACM MobiSys로부터, 전력소모 문제로 인공지능 기반의 시스템 제어 기법 도입이 어려울 것으로 예상됐던 모바일 플랫폼에서조차 강화학습 기반의 시스템 제어가 성능 개선에 크게 이바지할 수 있음을 보여준다.

그리고 차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들의 적극 도입을 위한 계기를 마련한 것으로 평가받았다.