20일 한국전자통신연구원(ETRI)에 따르면 기존대비 수십 배의 연산량을 처리하면서도 소형화한 '인공지능의 눈' 시각지능 칩을 개발했다. 시각지능 칩은 가로와 세로 각각 5㎜ 크기로 성인 손톱의 절반 수준이다. 기존 소프트웨어(SW)를 이용해 물체를 인식하는 칩은 초당 1회 정도지만 시각지능 칩은 1초에 33회나 인식이 가능하다.
연산속도가 획기적으로 높아지면서 일상생활에서 접하는 물체에 대해 인공지능 학습을 통해 사람과 비슷할 정도로 인식할 수 있다는 게 연구진의 설명이다.
연구진은 많은 양의 연산과 뉴런 간 연결성 분석을 통해 신경망 성능은 떨어지지 않으면서 최적화할 수 있는 새로운 학습 방법도 찾았다. '시냅스 컴파일러'로 불리는 이 기술은 신경망 학습을 적용하면 기존의 10％가량만 신경연산을 구동해도 동일한 성능을 확보할 수 있다.
연구진은 반도체 칩에서 인공지능 연산을 수행할 때 필요한 소비에너지를 줄이기 위해 뉴런 회로 기술을 개발했다. 뉴런 회로 기술을 적용한 칩은 기존 CPU와 GPU를 활용한 SW기술 대비 100분의 1 에너지만으로도 시각지능 구현이 가능하다.
인공지능 기술이 발전하면서 방대한 양의 정보를 처리하기 위해선 성능이 높은 서버나 PC 등이 필요하다. CCTV나 드론, 자율주행차가 실시간 촬영한 영상을 분석하려면 중앙서버로 연산 정보가 이동한 후 처리를 해야 한다. 하지만 연구진이 개발한 시각지능 칩은 소형화해 저전력으로 동작이 가능해 스마트폰을 비롯한 CCTV 등 기존 구조 변경 없이도 곧바로 CPU에 내장할 수 있다.
예를 들어 시각지능 칩을 CCTV에 내장하면 촬영된 영상을 일일이 보면서 원하는 장면을 찾아내지 않아도 특정 인물이나 사물이 찍힌 영상을 바로 확인할 수 있다. 자율주행차에 칩을 내장한 카메라를 장착하면 빠르게 사물 인식이 가능해 주행 중 사고 예방에도 효과가 있을 것으로 전망된다. 조재근 기자 jack333@cctoday.co.kr