얼굴·사물 인식하는 `AI 컴퓨팅칩` 상용화 성큼

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얼굴·사물 인식하는 `AI 컴퓨팅칩` 상용화 성큼

이준기 기자   bongchu@
입력 2019-02-10 15:40

KAIST·美 노스웨스턴대 공동


최성율 KAIST 교수 연구팀이 플라스틱 기판 위에 제작된 유연 멤리스터 시냅스 소자를 통해 얼굴, 사물, 숫자 등을 효율적으로 인식하는 기술에 대한 모식도

KAIST 제공

국내 연구진이 인간의 뇌 신경망 구조를 모방해 얼굴, 숫자, 사물 등을 인식할 수 있는 'AI(인공지능) 컴퓨팅 칩' 상용화를 앞당기는 기술을 개발했다.


최성율 KAIST 교수(전기및전자공학부) 연구팀은 미국 노스웨스턴대, 임성갑 KAIST 교수 연구팀과 공동으로 메모리와 프로세스를 통합한 기능을 하는 '멤리스터 (메모리+레지스터) 소자'의 구동방식을 아날로그 형태로 바꿔 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용하는 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.
뉴로모픽 칩은 인간 뇌 신경 구조를 닮아 사람의 사고 과정과 비슷한 방식으로 정보를 처리하도록 개발된 반도체로, AI의 핵심 기술로 꼽힌다.

멤리스터는 뉴로모픽 칩 내부에 인공 신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 '크로스바 어레이' 제작에 가장 적합한 소자로 주목받고 있다.

뉴로모픽 칩 기반의 AI 연산을 수행할 때 각 시냅스 소자에서는 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 전도도 가중치가 아날로그 데이터로 저장·갱신된다. 하지만 기존 멤리스터들은 대부분 비휘발성 메모리 구현에 적합한 디지털 특성을 지녀 아날로그 방식으로 구동하는 데 한계가 있고, 이로 인해 시냅스 소자로 활용하기 어려웠다.



최 교수 연구팀은 플라스틱 기판 위에 고분자 소재 기반의 유연 멤리스터를 제작하고, 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트 크기를 금속 원자 수준으로 얇게 조절하면 멤리스터 동작이 디지털에서 아날로그 방식으로 변화하는 것을 확인했다. 이런 현상을 이용해 멤리스터의 전도도 가중치를 연속적·선형적으로 갱신하면서 구부림 등 기계적 변형 상태에서도 정상 동작하는 유연 멤리스터 시냅스 소자를 제작하는 데 성공했다.
이렇게 구현한 유연 멤리스터 시냅스로 구성된 인공신경망은 기계학습을 통해 사람 얼굴을 효과적으로 인식·분류할 수 있었고, 손상된 얼굴 이미지도 인식했다. 연구팀은 이를 통해 얼굴과 숫자, 사물 등을 인식하는 유연 뉴로모픽 칩 개발의 가능성을 높였다고 설명했다.

최성율 교수는 "다양한 멤리스터 소자들을 디지털 메모리나 시냅스 소자로 활용할 수 있는 기술을 확보함에 따라 향후 고성능 뉴로모픽 칩 개발에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

이 연구결과는 국제 학술지 '나노 레터스(지난달 4일)' 온라인판에 실렸으며, 과기부와 연구재단의 지원을 받아 장병철 삼성전자 연구원, 김성규 미국 노스웨스턴대 박사, 양상윤 KAIST 연구교수가 공동 제1저자로 연구를 수행했다.

대전=이준기기자 bongchu@dt.co.kr

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