%EC%96%BC%EA%B5%B4%EC%9D%B8%EC%8B%9D
-
스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06 조회수 15083 -
중소기업 사업화 유망 기술이전 설명회 개최
우리대학이 오는 14일(수) 오후 대전 본원 학술문화관 2층 양승택오디토리움에서 ‘KAIST 중소기업 사업화 유망 기술이전 설명회’를 개최한다.
이번 설명회는 KAIST 교수진이 개발한 신기술 가운데 중소기업의 경쟁력을 강화하는데 유용한 유망기술을 엄선해서 소개하는 한편 기술이전을 받기 원하는 중소기업을 대상으로 기술 상담과 기술보증기금 기업지원 프로그램 안내 등 상호 협력방안을 논의하기 위해 마련됐다.
KAIST 산학협력단 기술사업화센터는 이번 설명회를 위해 동문기업을 포함한 대전지역 중소기업들의 기술수요를 조사·분석한 결과 ‘적혈구의 광 특성을 이용한 당 측정기술’ 등 모두 6개의 기술을 중소기업 대상 유망 이전기술로 꼽았다.
우선 배석형 교수(산업디자인학과)가 개발한 ‘협동로봇 제어기술’은 자동로봇, 제조로봇, 서비스로봇 등에 적용할 수 있는 기술이다. 기존의 협동로봇은 조작기술의 한계로 직관적인 행동이 어렵다는 단점이 있는데, 배 교수는 이를 극복하기 위해 로봇 조작 컨트롤러 사이에 신축성 있는 소재를 연결해 안정적인 양손조작 및 정밀성·신속성을 높인 제어기술을 개발했다.
명현 교수(건설및환경공학과)가 개발한 ‘실내·외 위치인식 기술’은 물류 로봇, 스마트팩토리, 자율주행차 등에 적용이 가능한 기술이다. 로봇의 자율주행에 필요한 위치인식 및 맵 작성 기술로 저가의 장비를 활용해 고성능 내비게이션을 구현해내는 것이 이 기술이 지닌 특징이다.
최시영 교수(생명화학공학과)는 설명회 자리에서 ‘분산성이 뛰어난 피커링 에멀전 기술’을 소개한다. 에멀전이란 물속에 기름방울들이 안정적으로 섞여있는 상태를 말한다. 기존에는 에멀전을 만들기 위해 계면활성제 등을 첨가하는 방식을 사용한 반면 최 교수는 화학물질 첨가 없이 물리적인 힘만으로 물과 기름을 섞어 에멀전을 유지하는 기술을 개발했다. 최 교수의 기술은 화장품과 제약 ·의약, 반도체, 페인트 등 다양한 분야의 분산 공정에 적용할 수 있다는 게 장점이다.
양진홍 교수(IT 융합연구소)가 개발한 ‘지능형 IoT 플랫폼 기술’도 이날 선보일 예정이다. 여러 개의 사물인터넷(IoT) 장치를 연계해 동시에 작동할 경우 뜻하지 않은 오류가 발생하는데 양 교수가 개발한 이 기술은 다양한 스마트 기기를 연동시켜 활용할 때 불편함을 최소화하고 또 효율적으로 관리할 수 있는 기술이다.
박용근 교수(물리학과)가 개발한 ‘적혈구의 광 특성을 이용한 당 측정기술’은 적혈구가 떨리며 산란된 빛의 세기 변화를 감지해 당화혈색소(헤모글로빈과 포도당이 결합한 형태)를 측정하는 기술이다. 기존방식에 비해 저비용·소형화된 측정 장비를 제작할 수 있고 당뇨병은 물론 심혈관 질환, 종양, 신장병 및 전염병을 포함한 다양한 체외 진단검사 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대가 크다.
이밖에 노용만 교수(전기및전자공학부)는 ‘얼굴인식을 통한 출입통제 기술’을 소개한다. 그동안 얼굴 인식기술은 다른 생체인식 기술에 비해 정확도가 낮아 활용성이 떨어지는 한계를 보였다. 반면 노 교수는 얼굴의 생김새는 물론 움직임까지 식별정보로 활용하는 ‘딥 네트워크 기반’ 얼굴 다이나믹 분석기술을 개발해 고성능 대면 얼굴인식 기술을 완성했다. 금융·컴퓨터·정보시스템 보안·통신기기 및 서비스 관리·출입관리 등 광범위한 분야에 적용할 수 있는 기술이다.
14일 열리는 설명회에는 연구자인 6명의 KAIST 교수들이 직접 참석해 기술의 개요와 특·장점, 적용분야 등에 관해 15분씩 소개하는 순서로 이뤄진다. KAIST는 또 이날 참석한 중소기업을 대상으로 상담과 함께 적정기술을 연결해주는‘U2B 기술이전 상담’도 함께 진행할 방침이다.
신성철 KAIST 총장은 “중소기업의 기술혁신을 선도해 강소기업으로 도약할 수 있도록 KAIST가 앞장 서 지원할 것”이라고 밝혔다. 신 총장은 이어 “KAIST는 적극적인 기술이전 마케팅을 통해 대학의 연구와 개발을 경제적 가치창출로 직결하는 기술사업화 혁신의 성공신화를 만들어 갈 것”이라고 덧붙였다.
이번 설명회는 웹페이지( https://goo.gl/rFndnj )에서 신청할 수 있으며 KAIST 기술이전에 관심이 있는 모든 중소기업은 무료로 참가가 가능하다. 문의 042-350-2174
2018.11.06 조회수 10085 -
유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다.
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14 조회수 14327