국내 연구진이 스스로 그림을 그리는 인공지능(AI) 반도체를 개발했다.

AI 반도체는 합성, 손상 이미지 복원 기법을 모바일 기기에도 구현하는데 성공해 향후 인공지능 활용범위가 보다 넓어졌다.

한국과학기술원(KAIST)에 따르면 유회준 전기및전자공학부 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN)을 저전력.효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다.

생성적 적대 신경망은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 손상 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용할 수 있다.

생성적 적대 신경망은 기존 딥러닝 네트워크와 달리 여러 개 심층 신경망으로 이뤄진 구조다. 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화한 가속을 하는 것이 어려웠다.

고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구하기도 한다. 연산 능력이 제한적이고 사용하는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.

연구팀은 ▲적응형 워크로드 할당 ▲입출력 희소성 활용 극대화▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측 기술을 사용해 기존 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 높은 에너지효율을 달성했다.

연구팀은 모바일에서 학습 가능한 AI 반도체(GANPU)의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다.

사진상 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 자동 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.

유회준 교수는 “이번 연구는 하나의 칩에서 추론만이 아니라 학습까지 모두 가능해 여러 개 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 AI 반도체를 개발했다는 데 의미가 있다”며 “이 기술이 모바일 기기에서 인공지능 활용 영역을 넓혀 향후 이미지 스타일 변환, 영상 합성 등 생성적 적대 신경망과 관련한 애플리케이션에 다양하게 응용될 것”이라고 말했다.

조재근 기자 jack333@cctoday.co.kr

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