국내 연구진이 인간 두뇌 병렬적 정보 처리 과정을 모사해 사진이나 동영상 등 비정형 정보를 효율적으로 처리하는 인공 신경망 기술을 개발했다.
한국연구재단(이사장 이광복)은 이장식 포스텍 교수 연구팀이 비정형 사진 정보 특성을 추출하고 인식할 수 있는 차세대 인공 신경망 어레이를 개발했다고 11일 밝혔다.
고성능, 차세대 정보 처리 장치로 주목받는 인공 신경망 구현은 인간 두뇌 정보 처리 핵심 요소로 작용하는 시냅스 모방 소자 개발과 해당 소자가 집적된 인공 신경망 기능성 평가가 필수다. 실제 인공 신경망 칩 구현을 위해선 단위 소자 기술뿐만 아니라 다수 시냅스 트랜지스터 소자를 집적한 어레이 수준에서 동작이 구현돼야 하는데 지금까지 보고된 바가 없다.
연구팀은 강유전체 물질에 기반한 시냅스 트랜지스터 소자를 집적해 고성능 인공 신경망 어레이를 제작했다. 제작한 어레이에서 활용 가능한 병렬 동작 방식을 개발, 효율적인 비정형 이미지 정보 처리 및 사물 인식이 가능함을 확인했다.
어레이로 연결된 소자 동작 방법을 최적화해 다수 소자 특성을 동시에 병렬적으로 조절 가능한 동작 방법을 개발, 빠른 동작 속도를 확보한 것이 이번 성과 핵심이다.
그 결과 비정형 사진 정보 특징 추출과 후처리가 가능함은 물론 사진 내 임의 물체 종류 인식 시험에서 90% 이상 인식률을 확보했다.
이 교수는 “개발된 고성능 인공 신경망 어레이를 병렬로 학습시키는 기술을 사용하면 학습 및 동작 시간이 감소해 저전력, 고속으로 사물 인식이 가능할 것”이며 “인공지능(AI), 자율주행 자동차 등 비정형 정보 처리가 필요한 분야와 인-메모리 컴퓨팅에 적용 가능한 중요 기술이 될 것으로 예상한다”고 말했다.
한편 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기초연구사업(중견연구) 등 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 9일 게재됐다.
이인희기자 leeih@etnews.com
