멤리스터 활용한 뉴로모픽 화상인식 시스템 개발

 

   - 이병근 교수팀, 기판 위 세계 최초 구현…멤리스터 이용한 인공신경망 제작

   - 인공지능 시스템 개발 등 가능성 높여…전자·신소재·IT 등 융합 연구 성과

 

 

(왼쪽부터) 지스트 이병근 교수와 추명래 박사과정생

 

 

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

  o 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.

 

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

* 뉴로모픽(neuromorphic) : 뇌가 정보를 처리하는 과정을 인위적으로 모방하는 것. 일반적으로 뇌는 매우 적은 에너지를 가지고 정보를 빠르게 처리할 수 있는, 매우 효과적인 정보처리 시스템으로 알려져 있다.

 

□ 지스트(GIST·광주과학기술원·총장 김영준) 기전공학부 이병근 교수(교신저자·미래전자연구센터)가 주도하고 추명래 박사과정생(제1저자)이 수행한 이번 연구는 한국연구재단의 미래융합파이오니어사업의 지원을 받아 진행됐으며, 전기전자 분야에서 가장 권위 있는 학술지인 IEEE(국제전기전자기술자협회) Transactions on Industrial Electronics(산업 전자 학술지)의 9월 9일자 온라인판에 게재됐다. (*논문명 : Neuromorphic Hardware System for Visual Pattern Recognition with Memristor Array and CMOS Neuron)

 

  o 특히 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.

 

□ 인공신경망 개발은 현재 디지털 신호처리에만 의존하고 있는 전자기기 등의 정보 처리 시간을 대폭 감소시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 기존의 인공신경망 하드웨어 구현은 대부분 씨모스(CMOS)* 공정을 통해 개발되고 있다.

 

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

 

* CMOS(Complementary metal-oxide-semiconductor) : 상보성 금속 산화막 반도체. 전력 소비가 적은 트랜지스터 공정으로, 현재 대부분의 대규모 집적 회로는 CMOS 공정을 이용해 제작되고 있음

 

 

 

(그림1) 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.

 

 

 

□ 연구팀은 멤리스터와 CMOS 소자를 단일 기판 위에 나란히 부착해 학습이 가능한 뉴로모픽* 화상인식 시스템을 세계 최초로 구현했다.

 

  o 연구팀은 먼저 사람의 ‘눈’에 해당하는 CMOS 이미지 센서(그림1-A)를 만들고, CMOS 뉴런(그림1-B)과 멤리스터(그림1-C)를 이용해 정보를 처리하고 기억하는 인공신경망*을 제작하였다.

 

  o CMOS 이미지 센서와 인공신경망은 인쇄 회로 기판(printing circuit board) 위에서 뉴로모픽 화상인식 시스템(그림1-D)으로 통합돼 구동하게 된다.

 

* 인공신경망(Artificial Neural Network) : 신경 세포의 정보 전달 과정을 컴퓨터를 이용해 수학적으로 모형화한 것

 

  o CMOS 이미지 센서가 480×320 픽셀 크기의 이미지를 촬영하면(그림2-A·숫자) 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.

 

 

(그림2-A)

 

(그림2-B)

 

(그림2) 2-A는 인공눈 역할을 하는 CMOS 이미지 센서에 의해 촬영된 이미지이며, 이는 신호처리 과정을 거쳐 그림 2-B와 같은 5×6 픽셀의 이미지로 변환된다. 변환된 이미지는 개발된 인공신경망의 입력으로 사용된다.

 

 

□ 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.      <끝>

 

 

 

홍보기금팀