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인공지능 모델의 지식 증류 : 개념, 최신 동향 및 응용
Knowledge Distillation in Artificial Intelligence Models : Concepts, Recent Trends, and Applications
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- 발행기관
- 제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 바로가기
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- 간행물
- 지능정보융합과 미래교육 KCI 등재후보 바로가기
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- 통권
- 제4권 제11호 (2025.06)바로가기
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- 페이지
- pp.1-8
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468145
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원문정보
초록
- 영어
- This paper presents an overview of the concept, recent trends, and applications of Knowledge Distillation (KD). KD is a model compression technique that transfers knowledge from a large teacher model to a smaller student model while maintaining performance. The core mechanism involves designing a loss function based on soft targets, with knowledge typically transferred in the form of logits, feature representations, or relational information. KD can be implemented in various forms such as offline, online, and self-distillation, and has been widely applied in computer vision tasks including image classification, object detection, and semantic segmentation—often leveraging structural information or attention maps for improved performance. In natural language processing, representative models include DistilBERT and TinyBERT, with recent advancements focusing on black-box distillation from API-based conversational LLMs. Challenges such as teacher-student capacity gaps, biased knowledge transfer, and data dependency remain, and future directions include using auxiliary teachers, data-free distillation, and theoretical analyses. KD holds both practical utility and academic significance in advancing model efficiency and democratizing AI deployment.
- 한국어
- 본 논문은 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)의 개념, 최신 동향 및 응용을 소개한다. KD는 대형 모델의 지식을 소형 모델에 전 달해 성능을 유지하면서도 모델을 경량화하는 기술이다. 수식적으로는 소프트 타겟을 기반으로 한 손실 함수 설계가 핵심이며, 로짓 (모델이 예측한 결과값) 기반, 특징 기반, 관계 기반 지식이 주요 전달 형태이다. KD는 오프라인, 온라인, 자기 증류 등 다양한 방식으로 구현되며, 컴퓨터 비전에서는 이미지 분류, 객체 검출, 영상 분할 분야에 적용된다. 특히 구조적 정보나 어텐션 맵을 활용한 기법들이 좋은 성능을 보이고 있다. 자연어 처리 분야에서는 DistilBERT, TinyBERT 등으로 대표되며, 최근에는 API 기반 대화형 LLM에 대한 블랙박스 증류도 활발하다. 한계점으로는 교사-학생 간 용량 차이, 지식 편향 전이, 데이터 의존성 등이 있으며, 이를 극복하기 위한 보 조 교사, 데이터프리 증류, 이론적 분석 등이 향후 과제로 제시된다. KD는 모델 압축과 AI 기술 확산에 있어 실용성과 학술적 중요성을 동시에 지닌 기술이다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구배경
1. 지식 증류의 기본 개념 및 수식적 배경
2. 지식 증류의 구조적 유형
Ⅲ. 연구 분야
1. 영상 분야에서의 지식 증류 연구 동향
2. 대규모 언어 모델 분야에서의 지식 증류 응용
Ⅳ. 분야간 비교 및 한계점
1. 분야 간 비교
2. 한계점
Ⅴ. 결론
참고문헌
키워드
지식 증류 모델 경량화 소프트 타겟 컴퓨터 비전 자연어 처리 Knowledge Distillation Model Compression Soft Targets Computer Vision Natural Language Processing저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 [Intelligent Software Education Research Institute]
- 설립연도
- 2022
- 분야
- 사회과학>교육학
- 소개
- 우리 연구소는 컴퓨터 과학 교육이 강조되는 세계적 흐름속에서 소프트웨어융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축을 위해 '지능소프트웨어교육센터'를 설립하여 운영하여 왔고, 이후 한국연구재단의 인문사회연구소지원사업에 선정되면서 2022년 3월, 우리나라 인공지능 교육의 거점 연구소로서 '지능소프트웨어교육연구소'로 새롭게 기관 명칭을 변경하고 전문 연구 기관으로서의 위상을 공고히 하였습니다. 우리 연구소는 설립된 이후부터 지금까지 인공지능을 중심으로 하는 지능정보시대를 열어갈 인공지능 컴퓨팅 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 기여하고 있으며, 주요 연구 분야로는 지능정보사회에서 갖춰야할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어와 인공지능 교육 연구, 유아부터 중장년층까지 평생교육차원의 인공지능 교육 연구, 지능정보격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능 교육 연구, 윤리적으로 고려된 인공지능 교육으로 설계된 A!thics 교육 등의 인공지능 교육과 인공지능 기술과 응용 연구 등에 힘을 쏟고 있습니다. 또한 인문사회연구소 지원사업의 과제로 수준별 인공지능 컴퓨팅 교육을 위한 핵심 전략인 4P(Play, Problem solving, Product making, Project)전략에 기반하여 교육과정 개발과 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 CT-EL(Computational Thinking-Experienced Learning) 기반 교수학습 방법 연구, 교재개발 등을 진행하고 있습니다. 앞으로 지능소프트웨어교육연구소는 제주 지역의 유관기관과 협력하여 제주의 미래를 이끌어갈 지능소프트웨어융합을 위한 지역 인재 양성 모델을 만드는데 앞장 서고, 더 나아가 우리나라의 인공지능 교육을 이끌어가는 우리나라 대표 연구 기관으로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 감사합니다.
간행물
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- 간행물명
- 지능정보융합과 미래교육 [Intelligent Information Convergence and Future Education]
- 간기
- 수시
- eISSN
- 2951-4762
- 수록기간
- 2022~2026
- 등재여부
- KCI 등재후보
- 십진분류
- KDC 370 DDC 370
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