▲ 서일홍 한양대 명예교수 겸 코가로보틱스 대표(우측)와 김예성 디지스트 전기전자컴퓨터공학과 교수(좌측)(사진=코가로보틱스)

챗 GPT 등 인공지능(AI) 학습을 주도하고 있는 딥러닝 방식이 학습과 추론에 막대한 비용과 전력이 소모된다는 비판이 일고 있는 가운데 이를 대체할 수 있는 HDC(Hyper Dimensional Computing, 초차원 연산)를 통한 새로운 인공지능 학습법이 국내 연구진에 의해 실용화됐다.

코가로보틱스는 14일 한양대 명예교수인 서일홍 대표 등 4명의 자사 연구진과 대구경북과학기술원(DGIST) 김예성 교수 등 총 12명의 연구진이 공동 집필한 논문 '인간 두뇌에서 영감을 얻은 초차원 컴퓨팅 : 바퀴 달린 로봇의 감각 운동 제어를 위한 경량 기호 학습 (Hyper Dimensional Computing in the Wild;: Lightweight Symbolic Learning for Sensorimotor Controls of Wheeled Robots)'이 ICRA(International Conference for Robot & Automation)의 검증을 거쳐 일본 요코하마에서 열리는 ICRA 연례 컨퍼런스에서 이날 공식 발표된다고 밝혔다.

HDC를 활용한 AI 학습은 그동안 해외에서도 이론적으로는 차세대 AI 학습 방식으로 각광받으면서 일부 연구가 진행되고 있지만, 이론 연구 단계를 뛰어넘어 이를 실용화해서 로봇 자율주행에 적용하고 세계적인 학술대회에서 논문 발표까지 한 사례는 이번이 세계 최초라는 점에서 주목된다.

HDC는 인간 뇌의 연산 방식을 모방하는 게 특징이다. 각각 다른 유일성을 가진 수천 개 이상의 벡터로 표현되는 초차원벡터에 모든 사물, 개념, 함수, 현상, 사건 등을 대응시키고 이 벡터들을 서로 결합시키는 간단한 계산을 통해 원하는 추론 결과를 빠르게 도출하는 학습 방식이다. 이와 같은 분산 처리 방식은 두뇌가 정보를 특정 뉴런에 저장하지 않고 다수의 뉴런에 분산하여 저장하는 방식과 유사하게 설계되었다.

현재 인공지능 학습에 주로 사용되는 딥러닝 또한 소프트웨어적으로 인간의 두뇌를 본뜬 학습방식이나 딥러닝 방식에서는 인공신경망에 입력된 값들이 다층 구조의 노드들 간의 수많은 시냅스들을 거쳐가면서 연산 된다. 이 같은 딥러닝 방식에 따른 학습 및 추론에는 매우 많은 행렬 연산이 수반되며 AI 성능 향상을 위해 신경망 규모를 키울수록 연산량도 기하급수적으로 증가하기 때문에 고가의 GPU 등 AI 시스템 구축 비용이 증가하고 전력 소모량도 많아진다.

반면 HDC를 통한 인공지능 학습 방법을 활용하면 딥러닝과는 달리 적은 메모리와 계산만을 필요로 하는 결정적인 이점이 있어, 경량AI 나 온디바이스 AI를 구현하는 데 있어 핵심적인 학습방법으로 부상하고 있는데 국내 기술진이 이번에 실용화에 성공해 ICRA에서 연구성과를 발표하기까지 이르렀다.

서일홍 코가로보틱스 대표는 "기존의 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘은 자연어, 비전 등 다양한 응용에서 매우 높은 품질의 학습 결과를 보여주고 있으나, 모델의 크기가 기하급수적으로 커지고 있어, 이를 훈련하는 데에는 고가의 GPU가 필수적으로 활용되는 등 비용 부담이 높아지고 있다"며, "경량 인공지능 기술을 활용하여 온디바이스 로봇 환경에서 훈련 및 추론 과정을 모두 수행하는 기술을 개발했다는 의의가 있다"고 밝혔다.

특히 이번 연구에서는 360도 방향의 거리를 측정하는 라이다(LiDAR) 데이터를 읽어 모터를 제어하는 지각-행동 관계를 HDC로 모방하여 모델을 학습하는 기술 및 학습 과정 중에 보상을 하는 강화 학습 기술을 개발하여, 사람의 개입 없이 주어진 목표를 자율적으로 학습할 수 있는 기술을 개발했다. 논문에서는 딥러닝을 대신해 HDC라는 새로운 AI 학습 방법을 실내자율주행 로봇에 실제 적용한 결과, 장애물을 회피하고 사람을 추종해서 움직이거나, 순회 주행하는 등 주요한 자율주행기능을 딥러닝 대비, 1/30 가격의 컴퓨터를 써서, 15배 빠른 속도로, 1/20의 전력을 소모하면서, 동일한 학습 및 추론 결과를 얻을 수 있다는 점을 실증했다.

글로벌 로봇 석학인 마코토 가네코 박사(전 오사카대학 교수, IEEE Fellow)는 “초차원 컴퓨팅이라는 새로운 AI 학습 방식을 로봇에 적용하여 실증함으로써 초차원 컴퓨팅(HDC)이라는 경량 AI 기술을 적용한 AI 로봇의 상용화 가능성을 보여주는 중요한 논문이다”라고 평가했다.

코가로보틱스는 HDC 인공지능 학습 방식을 자율주행 로봇 뿐만 아니라 현관문 자동 개폐 등 다양한 분야로 확대 적용하고 있다고 밝혔다. 코가로보틱스는 지난 4월 현대산업개발에서 건설하는 아이파크 아파트의 도어 개폐 시스템에 HDC 기반 인식 기술을 공급하는 계약을 체결했다. 스마트폰 앱에 주민들이 자신만의 동작이나 음성 명령을 등록해 놓고, 해당 동작이나 음성 명령을 통하여 현관문/대문을 개폐할 수 있게 하는 방식으로 사전에 스마트폰 앱에 동작 및 음성 명령을 학습시키고, 실사용 시에 스마트폰이 동작 및 음성 명령을 인식하는 등의 연산이 HDC에 기반하여 처리된다.

최현택 한국로봇학회장은 “AI와 로봇의 핵심기술을 글로벌 빅테크 기업들이 독점하다시피 하고 있는 상황에서, 40년간 로봇을 연구하고 한국로봇학회 회장과 뇌공학회 회장을 역임한 글로벌 석학 서일홍 박사와 HDC 분야 글로벌 학계를 선도하는 김예성 교수가 이번 논문을 ICRA에서 발표한 것은 대한민국 과학기술계의 AI/로봇 기술 수준을 알릴 수 있는 쾌거이자, HDC 기술이 앞으로 현장 학습이 필요한 다양한 분야에 적용이 가능하다는 점을 보여주는 시금석”이라고 평가했다.