모바일에서 인공지능 구현 반도체 개발
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국내 연구진이 인공지능(AI)을 구현하는 딥러닝을 효율적으로 처리할 수 있는 인공지능 반도체를 개발했다.
유회준 교수는 "이번 연구는 모바일 환경에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다"며 "향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동번역 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다"고 말했다.
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국내 연구진이 인공지능(AI)을 구현하는 딥러닝을 효율적으로 처리할 수 있는 인공지능 반도체를 개발했다.

유회준 KAIST 교수 연구팀은 반도체 팹리스 스타트업인 유엑스팩토리와 공동으로 인공지능 반도체를 개발하고 2월 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표했다고 26일 밝혔다.
모바일 환경에서 인공지능을 구현하려면 고속 연산을 저전력으로 처리해야 한다. 그러나 현재 시점에서는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 인식과 추론, 판단, 학습 등 인공지능 처리기능을 탑재하고 초저전력 기술이 적용된 반도체다. 하나의 모바일 프로세서에 회선 신경망(CNN)과 재귀 신경망(RNN)을 동시에 처리할 수 있다.
회선 신경망은 2차원 데이터 학습에 적합한 구조로 이미지에 포함된 사물을 분류하고 탐지하는 데 활용된다. 재귀 신경망은 시간 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하는 데 필요한 딥러닝 기법으로 영상인식, 음성인식, 단어의 의미 판단 등에 사용된다.
연구팀은 이번에 개발한 인공지능 칩을 이용해 스마트폰 카메라로 촬영한 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복과 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지 감정 상태를 자동으로 인식하고 스마트폰상에 실시간으로 표시하는 감정인식 시스템도 개발했다.
유회준 교수는 “이번 연구는 모바일 환경에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동번역 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다”고 말했다.
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