카이스트, 모바일용 딥 러닝 AI반도체 개발

- 얼굴 표정 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지 감정상태 자동 인식

▲ UNPU 칩(Chip)
유회준 교수(한국과학기술원) 연구팀이 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망 등 기술을 적용하여 딥 러닝(Deep Learning)을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.

  • 가변 인공신경망(Artificial Neural Network): 반도체 내부에서 인공신경망의 무게 정밀도(Weight Precision)를 조절함으로써 에너지효율과 정확도(Accuracy)를 조절하는 기술
  • 딥 러닝: 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공신경망을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술
  • 인공지능 반도체: 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체

이 연구는 2월 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표하여 많은 주목을 받았다. 논문제목: <UNPU: A 50.6 TOPS/W Unified Deep Neural Network Accelerator with 1b-to-16b Fully-Variable Weight Bit-Precision>, 논문번호: 13.3, 저자정보: 이진묵(제1저자), 김창현(제2저자), 강상훈(제3저자), 신동주(제4저자), 김상엽(제5저자), 유회준(교신저자)

▲ 감정인식 시스템. 감정인식 시스템을 통해 UNPU 칩의 성능을 확인해 볼 수 있다. 사람의 얼굴 표정을 보고 행복, 놀람, 공포, 중립 등 7가지의 감정 상태를 자동으로 인식하여 스마트 폰 상에 표시하여 준다. 자신도 몰랐던 하루 동안의 자기의 감정을 통계로 보여 줄 수도 있고 상품에 대한 호감도 등을 정량적으로 조사할 수도 있다. 그림 2에서와 같이 UNPU를 사용하여 구현된 감정인식 시스템은 휴대폰과 연결되어 사용자의 감정을 실시간으로 자연스럽게 확인 할 수 있다.

모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 개발이 필수적이다.

연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)과 재귀 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(UNPU: Unified Neural NetworkProcessing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다.

  • 회선 신경망: 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며, 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용
  • 재귀 신경망: 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식,음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용

▲ ISSCC(국제고체회로설계학회) 데모. 이진묵 박사과정학생 (지도교수 유회준)이 지난 2월 13일 미국 샌프란시스코에서 개최된 세계적 반도체 학술대회 ISSCC(국제고체회로설계학회)에서 UNPU칩을 발표하고 감정인식 시스템을 시연하고 있다.

이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식시스템도 개발하였다.

지난해 8월 IT 회사들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘HotChips’학회에서 초기 버전을 발표하였음에도, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을받은 바 있다. HotChips학회는 IEEE 학회로, Intel, Google, NVIDIA, Microsoft 등의 회사들로부터 엄선된 약 20여 편의 논문만 발표되는 최첨단 제품 경연장이 되고 있다.

유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다.”라고 연구의 의의를 설명했다.

[김들풀 기자  itnews.or.kr]