Neural Architecture Search (NAS)

개요

Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법
목적	수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견
필요성	설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가

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2. 특징

특징	설명	기존 방식과 비교
자동 구조 설계	전문가가 아닌 알고리즘이 최적 구조를 설계	수작업 설계 대비 시간 절약
멀티 목적 최적화	정확도 외에도 메모리, 연산량, latency 최적화 가능	전통 설계는 성능에만 집중
탐색 공간 정의	연산 종류, 토폴로지, 모듈 수준까지 세밀한 구조 제어 가능	고정형 네트워크에 비해 유연함

NAS는 특정 목적에 최적화된 맞춤형 신경망 구조 생성을 가능하게 한다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
탐색 공간(Search Space)	가능한 신경망 연산과 구조 후보군 정의	Conv3x3, pooling, skip 연결 등 포함
탐색 전략(Search Strategy)	최적 구조를 탐색하기 위한 알고리즘	강화학습, 진화 알고리즘, 그리디, DARTS 등
성능 추정기(Performance Estimator)	후보 구조의 정확도, 효율성 등 예측	실제 학습, proxy task, surrogate model 등

이 세 요소의 조합이 NAS의 성능과 효율성을 결정한다.

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4. 기술 요소

기술	설명	적용 예시
강화학습 기반 NAS	policy network가 아키텍처를 선택하고 보상 기반 학습	NASNet, MetaQNN 등
진화 알고리즘 기반 NAS	부모 아키텍처를 기반으로 돌연변이 및 교배 반복	AmoebaNet
미분 가능한 NAS	연산 선택을 연속화하여 gradient 기반 최적화	DARTS, ProxylessNAS
하드웨어 인식 NAS	Edge 디바이스 조건(lag, 전력 등)에 최적화	MnasNet, FBNet 등

다양한 방식이 존재하며, 문제 특성에 따라 전략 선택이 달라진다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
고성능	수작업 설계보다 높은 정확도 및 최적 구조 설계 가능	ImageNet 등에서 SOTA 성과 달성
효율성	하드웨어 제약을 반영한 경량 모델 탐색 가능	모바일 기기 등에서 실시간 AI 구현 가능
자동화	반복 작업 없이 구조 설계 자동화 가능	개발 시간 및 비용 절감

NAS는 딥러닝 개발의 생산성을 획기적으로 높이는 도구이다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	내용	고려사항
이미지 분류	CIFAR-10, ImageNet 등 고성능 네트워크 자동 탐색	탐색 시간 단축 전략 필요
모바일 모델 경량화	Edge AI용 압축 네트워크 설계	latency-aware 최적화 필요
의료 영상 분석	MRI, CT 등 의료 데이터 기반 구조 설계	데이터 민감성 및 정확도 검증 중요
음성/자연어 처리	RNN, Transformer 구조 최적화	시퀀스 길이 및 메모리 고려 필수

도입 시 계산 자원, 탐색 공간 설계, 일반화 능력에 유의해야 한다.

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7. 결론

Neural Architecture Search는 AI 모델 설계의 자동화와 고도화를 이끄는 핵심 기술로, 모델의 성능 향상뿐 아니라 실용성과 생산성 모두에서 뛰어난 장점을 가진다. 향후에는 멀티모달 구조 탐색, 인간 전문가 협업 NAS, 실시간 NAS 등 다양한 형태로 발전하면서 AI 개발의 기본 도구로 자리매김할 것이다.