인간 두뇌처럼 병렬처리 가능한 고성능 인공 신경망 어레이 개발

포항공대 연구팀, 사진 정보처리·사물인식 위한 인-메모리 컴퓨팅 기술 확보

강유전체 시냅스 트랜지스터 기반 인공 신경망 어레이, 병렬적 특성 제어 방법과 이를 활용한 사진 정보 추출 및 사물 인식(포항공대 이장식 교수 제공)© 뉴스1

(대전=뉴스1) 심영석 기자 = 사진, 동영상 등 비정형 정보의 효율적인 처리를 위해 인간 두뇌의 병렬적 정보 처리 과정을 모사한 인공 신경망 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

11일 한국연구재단에 따르면 포항공대 이장식 교수 연구팀은 비정형 사진 정보의 특성을 추출하고 인식할 수 있는 차세대 인공 신경망 어레이를 개발하는 데 성공했다.

고성능, 차세대 정보 처리 장치로 주목받는 인공 신경망 구현을 위해서는 인간 두뇌의 정보 처리 핵심 요소로 작용하는 시냅스(Synapse) 모방 소자의 개발과 해당 소자들이 집적된 인공 신경망의 기능성 평가가 필수적이다.

하지만, 실제 인공 신경망 칩 구현을 위해서는 단위 소자 기술뿐만 아니라 다수의 시냅스 트랜지스터 소자들을 집적한 어레이 수준에서 동작이 구현돼야 하는데 지금까지 이같은 연구결과는 없었다.

이에, 연구팀은 강유전체 물질에 기반한 시냅스 트랜지스터 소자들을 집적해 고성능 인공 신경망 어레이를 제작했다.

또, 제작한 어레이에서 활용 가능한 ‘병렬’ 동작 방식을 개발, 효율적인 비정형 이미지 정보 처리 및 사물 인식이 가능함을 확인했다.

특히, 연구팀은 어레이로 연결된 소자들의 동작 방법을 최적화해 다수의 소자 특성을 동시에 병렬적으로 조절 가능한 동작 방법을 개발, 빠른 동작 속도를 확보했다.

그 결과, 비정형 사진 정보의 특징 추출과 후처리도 가능함을 확인했으며, 사진 내 임의의 물체 종류 인식 시험에서 90% 이상 인식률을 확보했다.

이장식 교수는 “인공지능, 자율주행자동차 등 비정형 정보 처리가 필요한 분야와 인-메모리 컴퓨팅에 적용 가능한 중요 기술이 될 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난 9일 게재됐다.

km5030@news1.kr