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스스로 학습·수정하는 뉴로모픽 반도체칩 개발
기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다.
이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.
연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다.
이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.
*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다.
이 기술 개발을 주도한 KAIST 정학천 연구원과 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.
전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다.
(논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6)
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.22 조회수 8487 -
전우정 교수, 한국 법학자 최초 군사 AI통제 과학적 도전 밝혀
우리 대학 문술미래전략대학원 전우정 교수가 우리나라 법학자 최초로 세계 최고 과학 학술지인 네이처(Nature)의 자매지 ‘네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'의 코리스판던스(Correspondance) 섹션에 군사 AI 통제의 과학적 도전에 관한 기고문을 게재했다고 8일 밝혔다.
지난 9월 9일부터 10일까지 서울에서 개최된 ‘2024 인공지능(AI)의 책임 있는 군사적 이용에 관한 고위급 회의(REAIM 2024)'에서 군사 AI 거버넌스에 중요한 진전이 이뤄졌다. 우리나라 뿐만 아니라 네덜란드, 싱가포르, 케냐, 영국이 공동 주최국으로 참여한 이 회의에서 미국, 독일, 프랑스, 일본 등 61개국이 ‘행동을 위한 청사진(Blueprint for Action)'을 채택했다. 이후 두 개 국가가 추가로 동참해 현재 총 63개국이 채택하고 있다.
전우정 교수는 이번 기고문에서 군사 분야의 AI 활용에 대한 이러한 원칙들을 과학적·기술적 조치로 실천하는 데 상당한 어려움이 있음을 강조했다. 이는 전 세계 과학계의 관심과 노력이 필요하다고 밝혔다.
전 교수는 현대 전쟁에서 AI의 역할을 강조하며, AI가 육군, 해군, 공군뿐만 아니라 우주와 사이버 영역을 포함한 5개 군사 분야를 연결하는 핵심 요소라고 지적했다. AI는 신속 정확한 의사 결정, 물류 최적화, 작전 계획, 인공위성 영상 분석, 드론 공격 목표 식별, 리스크 평가 등을 통해 전투 효율성을 높일 수 있지만, 알고리즘 결함이나 상황 오판 등으로 인해 의도치 않은 결과가 발생할 위험도 존재한다고 설명했다.
이러한 도전을 해결하기 위해 전 교수는 몇 가지 핵심 분야에서의 집중적인 연구와 국제 협력이 필요하다고 제안했다. 적군 AI 시스템과의 경쟁시 초(秒)를 다퉈 작전을 수행해야 하는 상황에서 의미 있는 인간의 통제를 보장하고, 핵 무기 통제 시스템에 AI를 통합할 때 발생할 수 있는 잠재적 리스크를 해결하며, 투명성과 작전 보안을 균형 있게 유지하는 설명 가능한 AI (eXplainable AI, XAI)를 개발해야 한다고 강조했다.
자세한 내용은 다음 ‘네이처 일렉트로닉스' 링크에서 확인할 수 있다.
https://www.nature.com/articles/s41928-024-01275-0
https://doi.org/10.1038/s41928-024-01275-0
(기고문 제목: Scientific challenges in governing military AI)
한편, 문술미래전략대학원 전우정 교수는 공군 예비역 대위로, 공군학사장교회 국제위원장으로 봉사하고 있다.
2024.11.08 조회수 6235 -
초고속 자성메모리에 쓰이는 새로운 스핀소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 이경진 교수 공동연구팀이 고속 동작 비휘발성 메모리로 개발 중인 스핀궤도토크 자성메모리(이하 SOT-MRAM)의 에너지 소비 전력을 획기적으로 감소시킬 스핀소재 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
SOT-MRAM은 고속 동작 및 높은 안정성의 특성으로 차세대 자성메모리로 주목받고 있다. 하지만 이 기술은 자화 스위칭을 위해서 외부자기장의 인가가 필수적이고, 스위칭 전류가 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM)보다 커서 자성메모리 동작 전력이 많이 소모되는 단점을 가지고 있다. 따라서 SOT-MRAM의 실용화를 위해서는 외부자기장 없이 동작하면서 스위칭 효율이 높은 소재 기술 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 새로운 스핀소재 구조, 즉 단결정 강자성/전이금속 이중층 구조에서 세 방향의 스핀분극을 가진 스핀 전류가 생성됨을 이론 및 실험으로 밝히고, 이를 조합해 자성메모리의 동작 에너지를 결정하는 자화반전 스위칭 전류를 효과적으로 감소시키는 결과를 발표했다.
이 신소재는 스핀궤도토크 효율을 높이고 외부자기장 없이 동작이 가능하므로 SOT-MRAM의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. SOT-MRAM은 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 기존 반도체 소자 대기전력을 감소시켜, 저전력을 필수로 요구하는 모바일, 웨어러블, IoT(사물인터넷)용 메모리로 활용 가능성이 크다.
신소재공학과 류정춘 박사가 제1 저자로 참여하고, 신소재공학과 육종민 교수, 일본 도호쿠(Tohoku) 대학교 닛타 준사쿠(Nitta Junsaku) 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 4월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Efficient spin–orbit torque in magnetic trilayers using all three polarizations of a spin current)
이번 연구에서 연구팀은 높은 결정성을 나타내는 단결정 강자성 소재와 전류의 이중층 구조에서 x, y, z의 세가지 방향의 스핀분극을 가진 스핀전류가 생성될 수 있음을 이론과 실험으로 증명했다. 또한, 자화방향과 전류방향을 제어해 스핀토크 효율이 최대가 되는 조건을 확보하여 스위칭 전류를 획기적으로 감소시키는 기술 개발에 성공했다. 이 기술은 SOT-MRAM의 동작 소모전력을 감소시키는 핵심 소재 기술로 활용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 류정춘 박사는 "이번 연구는 자성메모리 내에서 여러 방향의 스핀 전류를 동시에 생성 및 제어할 수 있음을 실험으로 규명한 것으로, 저전력으로 구동하는 스핀트로닉스 소자 개발에 활용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성전자, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.27 조회수 13361 -
신경신호 모사를 통한 인공 감각 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 고려대학교 천성우 교수, 한양대학교 김종석 박사 공동 연구팀과 함께 인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 2021년 6월 3일 字로 출판됐다. (논문명: Artificial Neural Tactile Sensing System)
가상/증강 현실, 메타버스, 화상 환자를 위한 인공피부, 로봇형 의수/의족 등에 사용될 수 있는 인공 감각 시스템은, 구현해야 할 원리와 그 시스템의 복잡성 때문에 실제 감각기관처럼 만들기 어려운 상황이었다. 특히 사람은 다양한 유형의 촉각 수용기를 통해 (압력, 진동 등) 정보를 조합하여 촉각을 감지하므로, 완벽한 인공 감각 시스템의 구현은 더욱 어려울 수 밖에 없다.
연구팀은 문제 해결을 위해 나노입자 기반의 복합 촉각 센서를 제작하고, 이를 실제 신경 패턴에 기반한 신호 변환 시스템과 연결하는 방법을 사용하였다. 이 두 가지 기술의 조합을 통해 연구팀은 인간의 촉각 인식 프로세스를 최대로 모방하는 인공 감각 인터페이스 시스템을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 우선 압전재료 및 압전 저항성 재료의 조합으로 이루어진 전자 피부를 제작했다. 이 센서는 나노입자의 적절한 조합을 통해 피부 내의 압력을 감지하는 늦은 순응 기계적 수용기(SA mechanoreceptor)와 진동을 감지하는 빠른 순응 기계적 수용기(FA mechanoreceptor)를 동시에 모사할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 해당 센서를 통해 생성된 전위는, 연구팀이 제작한 회로 시스템을 통해 실제 감각 신호와 같은 형태의 패턴으로 변환된다. 이때 생체 내 상황을 최대한 모사하기 위해, 실제 감각신경을 추출, 다양한 감각에 의한 신호를 측정하여 함수화하는 방법이 사용됐다.
해당 시스템을 동물 모델에 적용한 결과, 연구팀은 인공 감각 시스템에서 발생한 신호가 생체 내에서 왜곡 없이 전달되며, 근육 반사 작용 등 생체 감각 관련 현상들을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 지문 구조로 만든 감각 시스템을 20여 종의 직물과 접촉함으로써, 딥 러닝 기법을 통해 직물의 질감을 99% 이상 분류할 수 있을 뿐만 아니라 학습된 신호를 기반으로 인간과 동일하게 예측할 수 있음을 보여줬다.
박성준 교수는 "이번 연구는 실제 신경 신호의 패턴 학습을 바탕으로 한 인간 모사형 감각 시스템을 세계 최초로 구현했다는 데 의의가 있다. 해당 연구를 통해 향후 더욱 현실적인 감각 구현이 가능할 뿐만 아니라, 연구에 사용된 생체신호 모사 기법이 인체 내 다양한 종류의 타 감각 시스템과 결합될 경우 더욱 큰 시너지를 낼 수 있으리라 기대한다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구사업, 범부처의료기기개발 사업, 나노소재원천기술개발사업, 차세대 지능형 반도체 개발사업, KK-JRC 스마트 프로젝트, KAIST 글로벌 이니셔티브 프로그램, Post-AI 프로젝트 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.07.12 조회수 18748 -
땀 검사로 건강 상태를 진단할 수 있는 전자소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 성균관대학교 화학공학과 김종욱 박사과정 연구원(지도교수:김태일 교수, 성균관대학교 화학공학/고분자 공학부)과 땀의 체적 유량 및 총 손실을 실시간으로 측정하는 무선 전자 패치를 개발했다고 6일 밝혔다.
이 기술은 미국 노스웨스턴대 존 로저스 교수, 보스턴 소재 웨어리파이(Wearifi)사와 특허 출원 진행 중이며, 해당 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 지난 3월 말 발표됐다. (논문명 : An on-skin platform for wireless monitoring of flow rate, cumulative loss and temperature of sweat in real time)
땀은 비침습적으로 수집할 수 있는 생체 유체로, 침습적인 혈액 채취와 비교해 채취하기가 쉽다는 분명한 이점을 제공한다. 이에 일상에서 실시간으로 땀 수집 및 성분 분석을 제공할 수 있는 웨어러블 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
땀과 화학 시약의 변색 반응을 이용해 다양한 생체 지표 수집이 가능하지만, 정확한 측정(발색)을 하려면 땀의 유량과 총 손실을 실시간으로 측정하는 것이 핵심적으로 요구된다. 이에 연구팀은 땀의 정량적 속도 및 체적 측정이 가능한 웨어러블 무선 전자 패치를 개발했고, 변색 반응을 이용해 땀 성분 분석이 가능한 미세 유체 시스템과 통합했다.
그 결과, 연구팀은 땀 내 염화물, 포도당 및 크레아틴 농도, 수소이온지수(pH) 및 체적 유량을 동시에 측정하는 데 최초로 성공했다. 측정한 지표는 낭포성 섬유증, 당뇨병, 신장 기능 장애, 대사성 알칼리증 진단 등에 활용할 수 있다.
연구팀은 땀이 수집되는 짧고 정교한 미세 유체 채널 외벽에 저전력 열원을 배치해 채널을 통과하는 땀과 열 교환을 유도했다. 땀의 유속이 증가함에 따라 열원의 하류와 상류의 온도 차이가 증가하는 것에 착안, 상·하류 온도 차이와 땀의 배출 속도 간의 정확한 관계를 규명했다. 그 결과, 생리학적으로 유의미하다고 인정되는 0~5마이크로리터/분(μl/min) 범위의 땀 속도를 정확하게 측정하는 데 성공했다. 웨어러블 패치로 측정한 데이터는 블루투스 통신이 가능한 스마트폰 앱을 통해 실시간 확인이 가능하다.
이 패치는 미세 유체 채널을 통과하는 땀과 전자 회로가 완전히 분리되어, 기존 유속 측정 기기들의 유체와의 접촉으로 인한 부식 및 노후화에 취약하다는 단점을 극복했다. 또한, 얇고 유연한 회로 기판 인쇄 기법과 신축성 있는 실리콘 봉합 기술을 접목해 다양한 굴곡을 가진 피부 위에 편안하게 부착할 수 있도록 제작됐다. 땀 배출로 인한 피부 온도 변화를 실시간으로 감지하는 센서도 부착돼 있어 다양한 응용 분야에서 활용이 기대된다.
권경하 교수는 "개발된 무선 전자 패치는 개인별 수분 보충 전략, 탈수 증세 감지 및 기타 건강 관리에 폭넓게 활용할 수 있다ˮ면서 "피부 표면 근처의 혈관에서 혈류 속도를 측정하거나, 약물의 방출 속도를 실시간으로 측정해 정확한 투여량을 계산하는 등 체계화된 약물 전달 시스템에도 활용할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.05.06 조회수 33403