우수국제학술대회 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2025) 정규 발표 논문 채택

28th European Conference on Artificial Intelligence **(ECAI 2025)**국제 학술대회 논문 채택

이태한 석박통합****과정 **(**지도교수/이혁준 교수)

지능형 컴퓨터 아키텍쳐 및 임베디드 컴퓨팅 연구실 (ECL) 이태한 (석박통합/제1저자), 이혁준 교수(교신저자)가 작성한 “Token Pruning in Audio Transformers: Optimizing Performance and Decoding Patch Importance” 논문이 European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2025)에서 구두발표 및 게재가 확정되었다.

▶ Token pruning 모듈이 적용된 Transformer block 구조

본 연구는 Transformer 기반 오디오 분류 모델에 Attention-score를 기반으로 각 토큰의 중요도를 평가하여 Token pruning을 적용하여 약 1% 미만의 정확도 손실을 유지하며 모델 추론 시 연산량을 (MAC) 30-40% 감소시켰다. 또한 정량적 분석으로 토큰들의 Attention-score가 상응하는 Mel-spectrogram patch의 에너지와 양적 상관관계를 보이긴 하나, 낮은 에너지를 가진 영역에서 생성된 토큰들 또한 제거된 Token에 비하여 상당한 Attention-score를 받으며 이들의 존재가 오디오 분류 과정에서 필수적인 역할을 하는 것을 검증하였다.

제28회 European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-2025)은 이탈리아 볼로냐 (10월 25-30일)에서 개최되며, BK21 플러스 사업 CS 분야 우수국제학술대회(BK IF=1)에 등재되어 있다.

참고 자료:

- Conference website: https://ecai2025.org/

- Paper: https://arxiv.org/abs/2504.01690