유회준 KAIST 교수 연구팀은 반도체 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥 러닝을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능 반도체를 개발했다고 26일 밝혔다.

가변 인공신경망이란 반도체 내부에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지효율과 정확도를 조절하는 기술이다. 인공지능 반도체는 인식·추론·학습·판단 등의 인공지능 처리 기능을 탑재하고 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체를 뜻한다.

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

연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN)과 재귀 신경망(RNN)을 동시에 처리하고 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(UNPU)를 개발했다.
 
회선 신경망은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며 이미지 내 객체 분류와 객체 탐지 등에 사용된다. 재귀 신경망은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식, 음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용한다.

연구팀은 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식 시스템도 개발했다.

유회준 교수는 "이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다"라며 "향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것"이라고 말했다.

한편, 이번 연구 결과는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표돼 다수의 주목을 받았다.