지스트 연구팀, 멤리스터 이용한 인공신경망 시스템 개발 성공

연구팀이 구현한 뉴로모픽 시스템의 구성도. (A)는 인공눈 역할을 하는 CMOS 이미지 센서. (B)-CMOS 뉴런과 (C)-멤리스터는 하나의 인공신경망으로 (A)에서 촬영된 영상 패턴을 학습해 기억한다. (D)는 (A)-(B)-(C)를 하나의 시스템으로 구현한 인쇄 회로 기판이다. (A)와 (B)는 CMOS 공정을 통해 하나의 칩으로 제작했다./사진제공=지스트 © News1

국내 연구진이 인공신경망 개발에서 사람의 시냅스 역할을 할 소자로 주목받고 있는 멤리스터(Memristor)를 활용해 학습능력을 지닌 뉴로모픽 화상(畵像) 인식 시스템을 개발했다. 

이와 비슷한 기술을 소프트웨어로 구현한 사례는 있었지만 실제 기판 위에 하드웨어로 구현한 것은 이번 연구가 세계 처음으로, 시각 기능을 지닌 뇌신경 모방 시스템의 상용화와 인공지능 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

지스트(GIST·광주과학기술원·총장 김영준) 기전공학부 이병근 교수(교신저자·미래전자연구센터)와 추명래 박사과정생(제1저자) 연구팀은 멤리스터와 상보성 금속 산화막 반도체(CMOS) 소자를 단일 기판 위에 나란히 부착해 학습이 가능한 뉴로모픽 화상인식 시스템을 세계 최초로 구현했다.

멤리스터는 메모리(memory)와 레지스터(resistor)의 합성어로 소자를 통과한 전하의 양에 비례해 저항이 선형적으로 변하는 소자이다. 신경세포들 사이의 접합 부분인 시냅스를 대체할 수 있는 소자로 주목받고 있다.

뉴로모픽(neuromorphic은 뇌가 정보를 처리하는 과정을 인위적으로 모방하는 것으로, 일반적으로 뇌는 매우 적은 에너지를 가지고 정보를 빠르게 처리할 수 있는 매우 효과적인 정보처리 시스템으로 알려져 있다.

연구팀에 따르면, 인공신경망 개발은 현재 디지털 신호처리에만 의존하고 있는 전자기기 등의 정보 처리 시간을 대폭 감소시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 기존의 인공신경망 하드웨어 구현은 대부분 CMOS 공정을 통해 개발되고 있다.

하지만 CMOS 공정에서는 시냅스 구현에 필요한 다수의 트랜지스터가 인공신경망의 효율을 감소시키기 때문에 시냅스 역할을 대신할 소자로서 멤리스터에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다.

연구팀은 먼저 사람의 눈에 해당하는 CMOS 이미지 센서를 만들고, CMOS 뉴런과 멤리스터를 이용해 정보를 처리하고 기억하는 인공신경망을 제작했다. CMOS 이미지 센서와 인공신경망은 인쇄 회로 기판(pcb) 위에서 뉴로모픽 화상인식 시스템으로 통합돼 구동하게 된다.

CMOS 이미지 센서가 480×320 픽셀 크기의 이미지를 촬영하면 신호처리 과정을 거쳐 5×6 픽셀의 이미지로 변환되고, 변환된 이미지는 인공신경망에서의 학습과정을 거쳐 멤리스터에서 기억된다. 이렇게 학습된 숫자 패턴은 테스트 과정에서 들어오는 입력 신호를 학습된 패턴과 비교해 어떠한 숫자 패턴인지 인식하게 된다.

이번 연구는 한국연구재단의 미래융합파이오니어사업의 지원을 받아 진행됐으며, 전기전자 분야에서 가장 권위 있는 학술지인 국제전기전자기술자협회(IEEE) 산업 전자 학술지(Transactions on Industrial Electronics)의 9월 9일자 온라인판에 게재됐다. 

이번 연구에는 포항공대 황현상 교수(신소재공학과)를 비롯해 지스트 이병훈 교수(신소재공학부)와 지스트 전문구 교수(정보통신공학부) 등이 공동 연구자로 참여했으며, 3년 동안 다양한 분야를 아우르는 통섭 연구를 통해 세계 최고 수준의 연구 성과를 거뒀다.

이병근 교수는 '이번 연구는 이론적 연구에만 머물러 있던 멤리스터 소자의 시냅스 대체 가능성을 실제로 증명한 것"이라며 "CMOS 공정의 기술적 한계로 인해 한계에 다다른 인공지능 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다"고 말했다. 

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