< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 유회준 교수, 한동현 박사과정 >
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 인공지능의 실시간 학습을 모바일 기기에서 구현, 고정확도 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체*를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
* 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 저비트 학습과 저지연 학습 방식을 적용해, 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 특히 이번 반도체 칩은 인공지능의 예상치 못한 성능 저하를 막을 수 있는 실시간 학습 기술을 성공적으로 구현했다.
< 그림 1. HNPU 인공지능 반도체 칩 >
전기및전자공학부 한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 12일부터 15일까지 인천 연수구 송도 컨벤시아에서 개최된 국제 인공지능 회로 및 시스템 학술대회(AICAS)에서 발표됐으며 응용 예시를 현장에서 시연했고, 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권해 그 우수성을 널리 알렸다. (논문명 : A 0.95 mJ/frame DNN Training Processor for Robust Object Detection with Real-World Environmental Adaptation (저자: 한동현, 임동석, 박광태, 김영우, 송석찬, 이주형, 유회준))
인공지능 (AI) 반도체 기술을 망라하는 국제 학술 대회 ‘AICAS 2022’는 인공지능 반도체 분야 세계 최고 권위를 가진 IEEE(미국 전기 전자 기술자 협회)학회로 평가받으며, 삼성, SK를 필두로, 한국전자통신연구원(ETRI), 엔비디아(NVIDIA), 케이던스(Cadence) 등 국내외 저명한 기업과 기관 등이 참석해 인공지능 반도체 회로와 시스템 전 분야, 인공지능 반도체와 관련된 연구성과를 공유하는 행사다.
< 그림 2. HNPU 활용 물체 검출 시스템 사진 >
< 그림 3. 기존 인공지능 플랫폼과의 성능 비교 사진 >
기존 인공지능은 사전에 학습된 지능만으로 추론을 진행했기 때문에 학습하지 않은 새로운 환경 혹은 물체에 대해서는 물체 검출이 어려웠다. 하지만 유회준 교수 연구팀이 개발한 실시간 학습은 추론만 수행하던 기존 모바일 인공지능 반도체에 학습 기능을 부여함으로써, 인공지능의 지능 수준을 크게 끌어올렸다.
유 교수팀의 새로운 인공지능 반도체는 사전에 학습한 지식과 애플리케이션 수행 중에 학습한 지식을 함께 활용해 고정확도 물체검출 성능을 보였다. 특히 유회준 교수 연구팀은 렌즈가 깨지거나, 기계 오류로 인한 인공지능의 예상치 못한 정확도 감소도 자동으로 인지하고 이를 실시간 학습을 통해 보정, 기존 인공지능의 문제점을 해결했다.
유 교수팀은 실시간 학습 기능에 더해, 모바일 기기에서 저전력으로 학습이 가능할 수 있도록, 저비트 인공지능 학습 방법, 직접 오류 전사 기반 저지연 학습 방식을 제안, 이를 최적화할 수 있는 반도체(HNPU) 와 응용 시스템을 모두 개발했다.
저전력, 실시간 학습을 수행할 수 있는 모바일 인공지능 전용 반도체, HNPU는 다음과 같이 6가지 핵심 기술이 도입됐다.
○ 확률적 동적 고정 소수점 활용 저비트 학습 방식 (SDFXP: Stochastic Dynamic Fixed-point Representation)
- 동적 고정 소수점에 확률적 표현을 결합하고 확률적 반올림을 도입하여 인공지능 학습에 필요한 비트 정밀도를 최소화 할 수 있는 방법
○ 레이어별 자동 정밀도 검색 알고리즘 및 하드웨어 (LAPS: Layer-wise Adaptive Precision Scaling)
- 학습의 난이도를 자동으로 파악하고 심층신경망의 레이어별로 최적의 비트수를 자동으로 찾아주는 알고리즘 및 이를 가속하는 하드웨어
○ 입력 비트 슬라이스 희소성 활용* (ISS: Input Slice Skipping or Bit-slice Level Sparsity Exploitation)
- 데이터를 이진수로 표현했을 때 중간중간 나타나는 ‘0’ 비트를 활용하여, 데이터 처리량을 높이는 방식
○ 내재적 순수 난수 생성기 (iTRNG: Intrinsic True Random Number Generator)
인공지능 연산을 활용한 순수 난수 생성기를 설계, 데이터의 암호화 및 확률적 반올림을 구현
○ 다중 학습 단계 할당을 통한 고속 학습 알고리즘 및 하드웨어 (MLTA: Multi Learning Task Allocation & Backward Unlocking)
기존 역전파 (Back-propagation) 알고리즘에서 탈피해, 직접 오류 전사를 통한 저지연 학습 구현
○ 실시간 인공지능 학습 기반 자동 오류 검출 기능 저하 보정 시스템 개발 (Real-time DNN Training based Automatic Performance Monitor and Performance Recovery System)
평상시 물체 검출 결과를 주기적으로 모니터링하면서, 갑작스러운 확률 변화를 자동으로 인식, 정확도 저하를 보정하기 위해 실시간 학습을 적용
* 희소성 활용 (Sparsity Exploitation) : 심층 신경망 모델의 연산은 수많은 곱셈누적(MAC: Multiply-And-Accumulate)연산의 연속이다. 연산자에 0이 존재할 시, 굳이 연산을 해보지 않아도 결과는 0임을 알기에 이를 뛰어넘는 방식으로 연산 속도를 높이는 방식.
이러한 기술을 사용해 HNPU는 저전력 물체검출을 구현하여, 다른 모바일 물체검출 시스템과 비교해 75% 높은 속도, 44% 낮은 에너지 소모를 달성하면서도, 실시간 학습으로 고정확도 물체검출을 개발해 주목을 받았다.
< 그림 4. HNPU 활용 물체 검출 시스템의 성능 비교 사진 >
< 그림 5. HNPU 활용 물체 검출 예시 >
연구팀은 HNPU의 활용 예시로 카메라 렌즈가 깨지거나, 기계 오류, 조명, 밝기 변화로 인공지능의 추론 능력이 떨어졌을 때, 실시간 학습을 통해 다시 정확도를 높이는 고정확도 물체검출 시스템을 개발했다. 이는 이후 자율 주행, 로봇 등 다양한 곳에 활용될 것으로 기대된다.
특히 연구팀의 HNPU 연구는 2022 국제인공지능회로및시스템학술대회(AICAS 2022)에서 발표돼, 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권하여 그 우수성을 널리 알렸다.
< 그림 6. AICAS 2022 학회장 HNPU 데모 세팅 사진 >
< 그림 7. AICAS 2022 학회장 HNPU 데모 발표 현장 >
< 그림 8. AICAS 2022 학회장 HNPU 발표 사진 >
< 그림 9. AICAS 2022 최우수 논문상 및 취우수 데모상 수상 사진 >
연구를 주도한 KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수는 “현재 인공지능은 사전에 학습한 지식만으로 주어진 문제를 해결하고 있으며, 이는 변화하는 환경과 상황에 맞춰 계속 학습하는 인간의 지능과 뚜렷한 차이를 보인다”라며 “이번 연구는 실시간 학습 인공지능 반도체를 통해 인공지능의 지능 수준을 사람 수준으로 한층 더 끌어올리는 연구”라고 본 연구의 의의를 밝혔다.
최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29물질 증착, 패터닝, 식각 등 복잡한 과정들이 필요했던 기존 반도체 공정과는 달리, 원하는 영역에서만 선택적으로 물질을 바로 증착하는 기술은 공정을 획기적으로 줄일 수 있는 차세대 기술로 크게 주목받고 있다. 특히, 현재의 실리콘을 대체할 차세대 이차원 반도체에서 이런 선택적 증착 기술 개발이 핵심 요소기술로 중요성이 더욱 커지고 있다. 우리 대학 신소재공학과 강기범 교수 연구팀과 고려대학교 김용주 교수 연구팀이 이차원 반도체의 수평 성장 성질을 이용해 쉽고 간편한 산화물, 금속 등의 10나노미터 이하 미세 패터닝 기술을 공동 개발했다고 28일 밝혔다. 강 교수 연구팀은 차세대 반도체 물질로 주목받는 이차원 전이금속 ‘칼코겐’ 물질의 독특한 결정학적 특징을 패터닝 기술에 접목했다. 일반적인 물질과는 달리 이차원 물질은 성장 시 수평 방향으로만 자랄 수 있기에 서로 다른 이차원 물질을 반복적으로 성장해 10나노미터 이하 수준의 이차원 반도체 선형 패턴을
2024-03-28차세대 반도체 메모리의 소재로 주목을 받고 있는 강유전체는 차세대 메모리 소자 혹은 작은 물리적 변화를 감지하는 센서로 활용되는 등 그 중요성이 커지고 있다. 이에 반도체의 핵심 소자가 되는 강유전체를 화학물질없이 식각할 수 있는 연구를 성공해 화제다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제네바 대학교와 국제공동연구를 통해 강유전체 표면의 비대칭 마멸* 현상을 세계 최초로 관찰 및 규명했고, 이를 활용해 혁신적인 나노 패터닝 기술**을 개발했다고 26일 밝혔다. *마멸: 물체 표면의 재료가 점진적으로 손실 또는 제거되는 현상 **나노 패터닝 기술: 나노스케일로 소재의 표면에 정밀한 패턴을 생성하여 다양한 첨단 기술 분야에서 제품 성능을 향상시키는데 사용되는 기술 연구팀은 강유전체 소재의 표면 특성에 관한 연구에 집중했다. 이들은 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy)을 활용해 다양한 강유전체의 트라이볼로지(Tribology, 마찰 및 마모) 현상
2024-03-26우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25