- 1초에 33회 물체인식 가능, 연산효율 획기적 개선, 1/10 초저전력 구현
[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 기존대비 수십 배의 연산량을 처리할 수 있는 시각지능 칩을 개발, 일상생활에서 접하는 모든 물체에 대해 인공지능이 학습을 통해 사람 수준으로 인식이 가능하게 될 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 신경 연산량을 수십 배 감소시켜 연산 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 시냅스 컴파일러 기술과 매우 낮은 소비 전력으로 사람 두뇌의 신경연산을 모사(模寫) 하는 시각지능 칩을 개발했다고 20일 밝혔다.
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| ETRI 이주현 책임연구원이 이번에 개발한 시각지능 칩을 동전과 비교하고 있다.[제공=ETRI] |
ETRI가 개발에 성공한 시각지능 칩의 크기는 5mm x 5mm로 성인 손톱크기의 절반 수준이다.
기존 SW를 이용해 물체를 인식하는 칩은 초당 1회 가능한데 반해 연구진이 개발한 칩은 초당 33회 물체인식이 가능하다.
ETRI 연구진은 인공신경망의 방대한 양의 신경연산과 뉴런 간 연결성 분석을 통해 신경망 성능은 떨어지지 않으면서 최적화할 수 있는 새로운 신경망 학습 방법을 찾았다.
바로 ‘시냅스 컴파일러’기술이다. 이 기술을 통해 신경망 학습을 적용하면 기존 기술대비 10분의1 미만 적은 신경연산을 통해서도 동일 성능을 확보 할 수 있다.
또한 연구진은 반도체 칩에서 인공지능 연산을 수행시 필요한 소비에너지를 감소시키기 위해 새로운 개념의 ‘뉴런회로 기술’도 개발했다.
기존 디지털 회로 기반 연산기와 두뇌 뉴런의 동작을 모방한 아날로그 회로를 융합해 초저전력 아날로그/디지털 하이브리드 뉴런 회로 기술을 개발했다.
ETRI는 이 칩이 상용화되면 스마트폰, CCTV, 드론 등에 칩을 적용시 특정 물체나 범죄자와 같은 사람 인식에 있어 탁월한 효과발휘가 가능해질 것이라고 설명했다.
마치 사람의 눈처럼 일상 생활 속의 사물을 학습해 인식하는 시각지능의 상용화가 본격화되는 셈이다.
ETRI는 올해 자율주행차 인식과 관련된 어플리케이션을 추가 연구할 계획이다.
이를 통해 내년경 자율주행차 인식 전용칩을 만들 계획이며, 내년 감시카메라 제조사에 기술이전을 실시할 예정이다.
권영수 ETRI 프로세서연구그룹장은 “무엇보다 인공지능 기술이 현실에 적용되기 위해서는 방대한 연산량을 고속으로 효율적으로 처리하면서도 매우 적은 소비전력을 가져야 하는데 이번 기술은 두 마리 토끼를 잡은 쾌거”라고 말했다.
nbgkoo@heraldcorp.com
