한국과학기술원 유회준 교수 연구팀이 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망 등 기술을 적용하여 딥 러닝(Deep Learning)을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능(AI:Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.

가변 인공신경망(Artificial Neural Network)은 반도체 내부에서 인공신경망의 무게 정밀도(Weight Precision)를 조절함으로써 에너지효율과 정확도(Accuracy)를 조절하는 기술이다. 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제고체회로설계학회(ISSCC)'에서 발표하여 많은 주목을 받았다.

▲ 이진묵 박사과정학생 (지도교수 유회준)이 지난 2월 13일 미국 샌프란시스코에서 개최된 세계적 반도체 학술대회 ISSCC(국제고체회로설계학회)에서 UNPU칩을 발표하고 감정인식 시스템을 시연하고 있다.

모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 개발이 필수적이다.

연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)과 재귀 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(UNPU: Unified Neural NetworkProcessing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다.

회선 신경망은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며, 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용된다. 또한 재귀 신경망은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식, 음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용된다.

이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식시스템도 개발하였다.

작년 8월 IT 회사들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘HotChips’학회에서 초기 버전을 발표하였음에도, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을받은 바 있다.

유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다”라고 연구의 의의를 설명했다.

이 연구성과는 과학기술정보통신부 정보통신방송기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다. 과기정통부 용홍택 정보통신산업정책관은 “인공지능 서비스를 효율적으로제공하기 위해 전 세계적으로 인공지능 반도체 개발을 추진하고 있다”며, “과기정통부도 산업부와 협력하여 인공지능 반도체 기술개발을 위한 대형 사업을 기획하고 있으며, 올해 중 예비타당성 조사를 신청할 계획이다”라고 밝혔다.