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눈처럼 보고 뇌처럼 생각한다…경희대가 개발한 '혁신 AI칩' 대박 예감!

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.11 14:45

기사 3줄 요약

1 경희대, 인간 시냅스 모방한 광학 뉴로모픽 장치 개발
2 빛 신호 동시 수집·저장·분석으로 처리 속도와 정확도 향상
3 자율주행차와 의료영상 등 AI 시각 기술 핵심 될 것

'사람 눈처럼 보고 뇌처럼 생각한다'... 경희대가 AI 시각기술 혁신 이뤄냈다

경희대학교 연구팀이 인간의 뇌를 닮은 혁신적인 인공지능 칩을 개발해 화제가 되고 있습니다. 이 새로운 장치는 사람의 시냅스를 모방한 '광학 뉴로모픽 장치'로, 기존 기술보다 훨씬 빠르고 정확하게 이미지를 인식할 수 있습니다. 강성준 교수가 이끄는 연구팀은 빛 신호를 동시에 수집하고, 저장하고, 분석하는 기술을 구현해냈습니다. 이게 왜 대단하냐고요? 기존의 컴퓨터는 이 과정을 각각 따로 처리해야 했기 때문에 시간도 오래 걸리고 전력도 많이 소모됐습니다. "우리가 개발한 장치는 하나의 부품에 여러 기능을 통합했기 때문에 작동 과정이 단순해지고 효율성이 크게 향상됐습니다." 강성준 교수는 이렇게 설명했습니다.

데이터 병목현상 없애는 비밀 무기, '산화물 반도체'

이 장치의 핵심 기술은 '산화물 반도체'에 있습니다. 특히 인듐 갈륨 아연 산화물(IGZO)은 높은 이동성과 균일성 덕분에 뉴로모픽 장치에 이상적인 소재로 평가받고 있습니다. 산화물 반도체는 CMOS와의 호환성, 고밀도 집적을 위한 확장성, 낮은 전력 소비 등 여러 장점을 갖고 있어 뉴로모픽 컴퓨팅 응용 분야에 딱 맞는 소재입니다. 이런 기술적 특성 덕분에 연구팀이 개발한 장치는 무작위 이미지 테스트에서 기존의 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여줬습니다. 낮은 전력으로도 높은 정확도를 달성할 수 있다는 점이 큰 강점입니다.

더 빠르고, 더 정확하고, 더 효율적인 AI 시대 열린다

뉴로모픽 컴퓨팅은 처리 속도와 에너지 효율성을 대폭 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 전통적인 컴퓨팅 구조는 높은 전력 소비와 느린 학습 속도라는 문제에 직면해 있었는데, 뉴로모픽 장치는 이런 문제를 해결하도록 설계됐습니다. 예를 들어, 스파이킹 신경망(SNN)이라는 뉴로모픽 아키텍처는 이미지 인식 작업에서 기존의 인공 신경망(ANN)보다 훨씬 낮은 전력으로도 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 물론 이 기술에도 한계는 있습니다. 장기적인 안정성 문제, 시냅스 가중치의 정밀한 제어 달성, 시간에 따른 저항 변화 가능성 등이 있죠. 산화물 반도체의 재료 변동성과 결함 제어도 장치의 재현성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.

자율주행차부터 의료 영상까지... 다양한 분야에 혁신 가져올 것

이 기술은 자율주행 자동차와 의료 영상 분야를 포함한 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대됩니다. 하지만 그게 전부가 아닙니다. 로봇 공학에서는 더 효율적인 탐색과 실시간 의사 결정 능력을 촉진할 수 있고, 금융 부문에서는 사기 탐지와 알고리즘 거래와 같은 작업에 활용될 수 있습니다. 또한 고속과 정확도로 시각 정보를 처리하는 이 장치의 능력은 고급 감시 시스템이나 제조 공정의 자동화된 품질 관리와 같은 응용 분야에도 적합합니다. 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 시스템에도 적용해 시각 데이터를 더 효율적으로 처리함으로써 이러한 응용 프로그램의 현실감과 응답성을 향상시킬 수 있습니다. 강성준 교수가 이끄는 연구팀의 이번 연구 결과는 ACS 나노 저널 4월호 표지에 실렸습니다. 인간의 뇌를 닮은 이 혁신적인 기술이 AI 기반 기계 시각의 핵심 기술이 될 것으로 기대되고 있습니다.

편집자: 이도윤 기자

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