국내 연구진이 세계 최초로 클라우드를 거치지 않고 스마트폰이나 노트북만으로도 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨터용 인공지능(AI) 반도체를 개발했다. 이 반도체로 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 컴퓨팅을 만들어 '온 디바이스', 즉 장치 내에서 0.4초 만에 LLM을 처리하는데 성공했다. 무엇보다 이같은 작업을 진행하는데 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 보다 소모전력을 625분의 1 수준으로 줄였고, 칩 크기도 41분의 1에 불과했다. 연구진은 이론적인 논문에 그치지 않고 삼성전자의 28나노 파운드리 공정을 통해 직접 칩을 제작했다. AI 반도체 '상보형-트랜스포머'를 개발한 한국과학기술원(KAIST) AI반도체 대학원 유회준 교수는 6일 과학기술정보통신부 브리핑실에서 "초저전력의 뉴로모픽 액셀러레이터를 가지고 거대 모델인 'GPT-2'를 돌린 것은 세계 최초"라고 말했다. ■GPT-2 실행속도 3~9배 빨라 AI 반도체는 현재 엔비디아가 장악하고 있는 GPU, 다음 단계로 신경망 처리장치(NPU), 지능형 반도체(PIM) 순이며, 최종 종착지가 바로 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 이번 반도체 개발에 참여한 KAIST 김상엽 박사가 이날 직접 시연을 해 보였다. 인터넷 연결이 안된 노트북에 '상보형-트랜스포머' 칩이 내장된 보드를 연결해 GPT-2로 문장 요약과 번역, 질의응답을 실행했다. 그 결과, 일반 노트북으로 GPT-2를 실행한 것보다 최소 3배에서 최대 9배 빨랐다. 또한 갤럭시S24에 연결해도 GPT-2를 쉽고 빠르게 실행시켰다. 윤두희 과기정통부 정보통신산업정책과장은 "그동안 AI 서비스들은 LLM을 실행시키기 위해 엔비디아의 A100 같은 칩으로 처리해 휴대폰으로는 도저히 불가능했다"며 "이 뉴로모픽 액셀러레이터를 사용하게 되면 현재 아마존의 알랙사, KT의 지니 등 시중에 나와있는 AI 서비스를 클라우드와 연결하지 않고 기계 자체에서 다 처리할 수 있게 될 것"이라고 설명했다. 또한 윤 과장은 "반도체 기업과 학교 간의 협력 강화를 위해서 지난 2022년 6월 과기정통부 PIM 예타사업 지원을 통한 결과물"이라며 "이 사업으로 향후 추가적인 성과도 기대할 수 있을 것"이라고 전망했다. ■하이브리드식 연산처리 이번 연구를 통해 개발한 AI반도체용 하드웨어 유닛은 기존 LLM 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체에 비해 4가지의 특징을 지닌다. 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상호 보완하는 방식으로 융합한 독특한 신경망 아키텍처를 사용함으로써 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화했다. 또 DNN과 SNN 모두를 효율적으로 활용할 수 있는 AI반도체용 통합 코어 구조를 개발했다. 특히 SNN 처리에 소모되는 전력을 줄이기 위해 출력 스파이크 추측 유닛까지 개발했다. 이와 함께, LLM의 파라미터를 효과적으로 압축하기 위해 빅-리틀 네트워크 구조와 암시적 가중치 생성기법, 그리고 부호압축까지 총 3가지 기법을 사용했다. 이를 통해 GPT-2 모델의 708M개에 달하는 파라미터를 191M개로 줄였으며, 번역을 위해 사용되는 T5 모델의 402M개에 달하는 파라미터 역시 동일한 방식을 통해 76M개로 줄일 수 있었다. 김상엽 박사는 "이러한 압축을 통해 연구진은 언어 모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 약 70% 감소시켰다"고 설명했다. 이어 "상보형-트랜스포머는 전력 소모를 GPU(엔비디아 A100) 대비 625배 만큼 줄이면서도 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초의 고속 동작이 가능하며, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 가능하다"고 덧붙였다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI) 팹리스(반도체 설계) 전문기업 디퍼아이는 산업통상자원부 국책과제 '뉴로모픽 반도체 칩 및 모듈개발'을 성공적으로 마무리한 데 이어 솔루션 사업화를 진행하고 있다고 23일 밝혔다. 해당 국책과제는 디퍼아이 주관으로 대만 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Company)와 디자인하우스 에이직랜드가 함께 참여했다. 디퍼아이가 뉴로모픽 반도체 칩 및 모듈개발 과제를 통해 개발한 반도체 칩은 AI 기술이 적용된 차세대 반도체다. 디퍼아이는 저전력, 경량화 AI 가속기를 탑재해 영상과 멀티 센싱 기능을 지원하는 지능형 반도체 개발을 목표로 과제를 수행했다. 디퍼아이의 뉴로모픽은 영상을 기반으로 얼굴을 검출하고 눈상태를 인식하며 심박 및 온도센서를 활용해 운전자 상태를 인식할 수 있다. 디퍼아이는 국책과제에서 △SoC(System on Chip) 데모버전 제작 △운전자 모니터링 시스템 구축 △안드로이드 및 워크스테이션 기반 사용자 어플리케이션 개발에 성공했다. 디퍼아이는 과제 평가에서 △얼굴 검출 △얼굴 방향 인식 △운전자 상태 인지 정확도 △모듈 소모전력 등 총 11개의 평가항목에 대해 모두 우수한 결과를 획득했다. 디퍼아이 관계자는 “자체 AI 기술을 적용해 차세대 반도체인 뉴로모픽 개발 과제의 정량적 목표를 초과 달성하고 성공적으로 기술을 확보했다”며 "과제 수행과정에서 참여기업인 에이직랜드의 도움과 노력이 컸다"고 말했다. 그는 "과제를 통해 우수한 뉴로모픽 반도체를 개발한 데 이어 다양한 업체들로부터 구매의향서를 수령했다" 며 "AI 반도체 칩이 적용된 솔루션의 신속한 사업화를 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다. 한편, 이상헌 디퍼아이 대표이사는 트루윈과 재해예방 플랫폼 구축을 위해 협력을 이어오면서 최근 트루윈의 경영진으로 합류하게 됐다. 이 대표이사는 트루윈과 AI 반도체 신사업을 본격적으로 진행할 예정이다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

[파이낸셜뉴스]  ‘뉴로모픽 테마주’가 최근 증시에 뜨거운 감자로 부상 한 가운데 트루윈의 행보에도 관심이 집중되고 있다. 22일 에이직랜드가 디퍼아이와 손 잡고 뉴로모픽 반도체 상용화를 완료했다는 소식에 주가가 강세를 보이자 최근 디퍼아이 출신 경영진이 합류한 트루윈도 뉴로모픽 테마주로 거론되는 분위기다. 재계 등 관련 업계에 따르면, 삼성전자는 인간처럼 생각하고 행동하는 범용 AI(AGI)를 위한 차세대 AI 반도체 칩 개발에 나섰다. 이를 위해 미국 실리콘밸리에 AGI 반도체 개발 조직인 AGI 컴퓨팅랩을 신설했다. 또한 최근 공석이던 SAIT 부원장에 세계적 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 뉴로모픽 관련 논문을 게재한 함돈희 하버드대 교수도 선임했다. 뉴로모픽은 인간의 사고 과정과 유사한 방식으로 정보를 처리할 수 있도록 인간의 뇌신경 구조를 모방해 만든 반도체 칩을 가리킨다. 이같은 소식에 증시에 뉴로모픽 관련 테마주들이 상한가를 기록하면서 디퍼아이와 뉴로모픽반도체 모듈 칩 개발에 성공한 에이직랜드의 주가도 이날 10% 넘게 급등했다. 실제 에이직랜드는 국책과제를 통해 통해 AI 팹리스(반도체 설계) 전문기업 디퍼아이와 함께 뉴로모픽 반도체 모듈 및 칩 개발에 성공했고, 당장 상용화가 가능한 것으로 알려졌다. 이같이 에이직랜드와 디퍼아이의 협력 소식이 부각 되면서 트루윈에 투자자들의 관심이 몰리고 있는 것이다. 실제 인공지능(AI) 반도체 설계기업이자 비상장사인 디퍼아이는 지난해 11월 글로벌 반도체 제조사 TSMC를 통해 자체 개발한 엣지형 AI 반도체칩 'Tachy-BS402'의 양산을 완료했다. 디퍼아이는 한국의 TSMC 디자인 하우스 에이직랜드와 협력해 백엔드 설계를 진행했다. 디퍼아이의 AI 반도체칩은 핵심기술인 'X2X'를 적용, 별도의 통신없이 정보처리 효율을 극대화한 것이 특징이다. X2X는 시스템온칩(SoC) 간의 통신을 원활하게 구현할 뿐만 아니라 딥러닝 연산을 분산시킨다. 음성과 영상 데이터의 동시 처리가 가능해 기존 AI 반도체칩 대비 효율성이 높다. 한편 트루윈은 최근 진행된 임시주총에서 AI반도체 관련 사업 목적을 추가하고 AI 반도체 전문가들을 경영진으로 대거 영입하고 있다. 특히 사내 이사로 새로 추대된 AI반도체 전문가인 이상헌 박사는 엠텍비젼을 거쳐 현재 디퍼아이 대표이사를 맡고 있어 기대감이 높은 것으로 전해진다. 트루윈 고위 관계자는 “디퍼아이는 한국의 TSMC 디자인 하우스인 에이직랜드와 협력해 설계를 진행하고 있는데다, 디퍼아이의 AI 반도체는 명령의 규모에 맞는 적절한 처리방식을 적용해 고효율 AI 서비스 환경을 제공할 수 있다”라며 “당 사는 향후 디퍼아이와 협력해 다양한 AI반도체 사업을 강화해 나갈 것”이라고 설명했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  삼성전자가 차세대 먹거리로 AI반도체 기술인 Neuromorphic Artificial Intelligence Chip(뉴로모픽 AI칩)를 향한 움직임을 본격화 하는 모양새다. 이에 벌써부터 증권가에선 관련 수혜주 찾기에 분주하다. 현재 뉴로모픽 관련 테마주로는 삼성전자를 고객사로 둔 네패스아크, 해당 기술을 연구중인 오픈엣지테크놀로지, 자람테크놀로지 등이 꼽힌다. 16일 재계 등에 따르면 삼성전자가 함돈희 하버드대 교수를 SAIT(옛 삼성종합기술원) 부원장에 선임한 것으로 알려졌다. 한국인으로선 하버드대 최연소 교수이기도 한 함 교수는 작년 연말 인사에서 SAIT 원장을 맡은 경계현 디바이스솔루션(DS) 부문장(사장)과 함께 SAIT를 이끌며 미래 성장엔진에 필요한 핵심 요소 기술의 선행 개발을 주도할 것으로 보인다. 함 교수는 앞서 2021년 김기남 당시 삼성전자 부회장, 황성우 삼성SDS 사장 등과 함께 AI반도체 기술 뉴로모픽(Neuromorphic) 주제 논문을 집필했다. 이는 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재됐다. 2022년에는 공동 교신저자로 참여해 자기저항메모리(MRAM)를 기반으로 한 '인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅'을 세계 최초로 구현한 연구 결과가 '네이처'에 게재되기도 했다. 함 교수가 삼성의 싱크탱크 역할을 하는 SAIT의 수장으로 향후 먹거리 발굴에 집중할 것으로 알려지면서 뉴로모픽 반도체도 뜨거운 감자로 떠올랐다.  실제 함 교수는 가장 진화 된 꿈의 AI반도체 '뉴로모픽 칩' 권위자여서 삼성전자가 향후 관련 사업에 관심을 기울 일 것으로 전망되고 있기 때문이다. 통상 AI에는 일반 시스템 반도체보다 대량의 데이터를 동시에 처리하는데 특화된 반도체가 사용되며 크게 세 가지 세대로 분류되는데, 인간의 두뇌를 모방한 신경망을 기반으로 하는 ‘뉴로모픽’이 3단계 AI 반도체로 구분된다. 업계 관계자는 “시스템온칩(SoC)의 궁극적인 방향성은 결국 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체”라며 “뉴로모픽 컴퓨팅은 기존의 CPU와 메모리가 직렬로 연결된 구조에서 벗어나, 인간의 뇌가 뉴런과 시냅스로 구성된 것과 같은 인공 뉴런으로 구성된 병렬 네트워크로 연산, 메모리, 통신 기능을 융합한 형태”라고 말했다. 현재까지 뉴로모픽 칩은 AI반도체 중에서 가장 진화된 반도체로 불리운다. 실질적인 공시로 뉴로모픽반도체에 대해 밝힌 회사는 네패스아크가 대표적이다. 네패스아크는 시스템반도체 후공정 테스트 기업으로 전력관리반도체(PMIC), 디스플레이 구동칩(DDI), 모바일프로세서(AP) 등의 테스트 사업을 하고 있다. 주요 고객사는 삼성전자다. 공시에 따르면 네패스아크는 'Neuromorphic Artificial Intelligence Chip(뉴로모픽 인공지능칩) 테스트 개발'을 완료했다. 회사측은 "당사가 테스트 개발한 제품은 네패스 퓨처인텔리전스사업부에서 개발한 것으로 칩 자체에서 학습한 판단(인지) 기능을 모두 포함하고 있는 제품"이라고 밝혔다. 해당 제품은 576개의 인공 뉴런을 집적한 AI 반도체로 1개의 뉴런은 메모리와 인공지능 연산을 위한 Logic 영역으로 구성되어 있다. 뉴런의 개수를 쉽게 확장할 수 있는 아키텍쳐를 가지고 있으며, 저전력 소형화가 가능하면서도 사람의 뇌와 같은 고속 병렬 연산 처리가 가능한 칩이다. 제어로직부 등 학습 및 저장·복구 인식기능에 대한 테스트 알고리즘을 구현한 국내 최초의 테스트라 할 수 있으며 '양산 적용'된 상태다. 또한 주목할 점은 세계 최초로 뉴로모픽칩을 개발한 업체가 네패스라는 점이다. 지난 2017년 네패스는 세계 최초로 뉴로모픽 칩 을 개발해 상용화했다. 한편 가시적인 성과로 제품화에 성공한 네패스아크 외에도 해당 기술을 연구개발하고 있는 기업들도 눈에 띈다. 오픈엣지테크놀로지는 중소벤처기업부의 '모바일 AI 구현을 위한 뉴로모픽 반도체(NPU) IP 개발'을 수행했다. 해당 연구는 2018년 4월부터 2020년 3월까지 중소벤처기업부 주관으로 시행됐다. 또한 자람테크놀로지도 2024년 상반기 완료를 목표로 관련 기술을 개발 중이다. 자람테크놀로지는 프로세서 설계 기술과, 분산처리기술, 저전력 반도체 설계 기술로 경쟁력 확보가 가능한 엣지향 인공지능 프로세서 개발 중이다. 해당 프로세서는 'SNN방식의 뉴로모픽 프로세서를 기반으로 성능향상을 위해 CNN을 추가한 하이브리드형'라고 알려졌다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

과학기술정보통신부 산하 정부출연연구기관인 한국재료연구원(KIMS) 나노표면재료연구본부 김용훈, 권정대 박사연구팀이 리튬이온 배터리 핵심 소재인 리튬이온을 박막화해 고집적, 고신뢰성을 가진 차세대 뉴로모픽 반도체 소자를 세계 최초로 구현하는 데 성공했다는 소식에 앤씨앤(092600)이 뉴로모틱 관련 정부사업이 부각되며 매수세가 몰리고 있다. 본 기술은 최근 주목받고 있는 리튬이온 배터리의 핵심 소재인 리튬이온을 초박막화해 이를 2차원 나노소재와 접목함으로써, 고집적이 가능하면서도 고신뢰성을 가진 차세대 인공지능 반도체 핵심 소자 제조 기술이다. 뉴로모픽 반도체 소자는 인간의 뇌와 유사하게 시냅스와 뉴런으로 구성된다. 이때 정보처리와 저장기능을 동시에 수행하는 시냅스 소자의 개발이 필수이다. 시냅스 소자는 인간의 뇌와 유사하게 뉴런의 신호를 받아 시냅스 가중치(연결 강도)를 다양하게 변조해 정보의 처리와 기억을 동시에 수행하는 특징을 가진다. 특히 시냅스 가중치의 선형성과 대칭성을 만족하면 다양한 패턴인식을 손쉽게 저전력으로 구현할 수 있다는 장점이 있다. 김용훈, 권정대 박사연구팀은 “이번에 개발된 차세대 뉴로모픽 반도체 소자는 기존 폰노이만 방식의 정보처리장치인 CPU와 정보저장장치인 메모리를 각각 필요로 하지 않고, 정보처리와 저장을 동시에 수행하며 손글씨 패턴과 같은 이미지 학습 및 인식을 수행할 수 있다”며, “향후 세계적 수준의 뉴로모픽 하드웨어 시스템, 햅틱 소자, 비전 센서 등 다양한 저전력 인공지능 디바이스에 확대 적용될 것으로 기대된다”고 말했다. 한편 앤씨앤은 정보통신기술진흥센터로부터 'IT SW 융합산업원천기술개발사업(뉴로모픽)'을 지난 2019년 완료하는가 하면, 정보통신부의 'IT-SoC사업' 등 다양한 정부과제를 완료하거나 진행하고 있어 투자자들의 관심이 몰린 것으로 풀이된다.

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 인간 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 이 뉴로모픽 반도체를 현재 기업에서 만드는 반도체처럼 실리콘 표준 공정을 이용해 8인치 웨이퍼로 만들었다. 이로써 뉴로모픽 시스템 상용화에 한발짝 더 다가섰다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규·최성율 교수팀이 인간 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다. 연구진은 "이번에 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도를 3500배 이상 높여 비용 절감 등을 할 수 있다"며 "뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것"이라고 전망했다. 뉴로모픽은 인간 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W)에 불과하다는 것에 착안해 인공지능(AI) 기능을 하드웨어로 만든 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어를 만들기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합됐을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 1000억개의 뉴런과 100조개의 시냅스로 이뤄진다는 점에서, 실제 모바일 및 사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 높여야 한다. 연구진은 집적도를 높이기 위해 현재 반도체 기업이 사용하는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 만들 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했다. 연구진이 만든 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리 및 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조다. 이 트랜지스터는 메모리 기능과 논리 연산 뿐만 아니라 새로운 뉴로모픽 동작이 가능했다. 즉 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 만든 것이다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼, 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 하는 야누스 구조가 가능함을 세계 최초로 입증했다. 연구진의 기술은 복잡한 디지털과 아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체해 집적도를 획기적으로 높였다. 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 2만1000 단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6 단위 이하여서 집적도가 약 3500배 이상 높다. 연구진은 뉴로모픽 반도체를 이용해 글자 이미지나 얼굴 이미지 인식이 가능하다는 것도 확인했다. 한준규 박사과정은 "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적해 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선했고, 이는 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것"이라고 말했다. KAIST 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 '사이언스 어드벤시스(Science Advances)' 8월 온라인판에 출판됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 뇌 신경세포와 닮은 인공신경섬유를 개발하고, 뇌 구조와 같은 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 프로세서를 만들었다. 이 프로세서는 음성인식 머신러닝을 통해 88.9%의 인식률을 달성했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 광전소재연구단 임정아·주현수 박사팀이 뇌 신경세포망 같은 인공신경섬유 장치 개발했다고 3일 밝혔다. 임정아 박사는 "이 인공신경섬유 장치는 실제 뇌신경망과 유사한 대규모, 저전력, 고신뢰성 인공신경망을 실현할 수 있는 원천기술"이라고 말했다. 주현수 박사는 이번 연구결과가 "인공신경섬유소자의 유연한 특성을 바탕으로 인공지능 반도체소자의 웨어러블, 로보틱스 등의 활용으로 이어질 수 있을 것"이라고 전망했다. 컴퓨터 연산을 뇌와 같은 방식으로 처리하기 위해서는 뇌의 뉴런과 시냅스 역할을 할 수 있는 장치가 필요하다. 뇌 신경세포는 끝이 여러 가닥으로 갈라져 여러 자극을 한 번에 받아들일 수 있는 섬유 구조를 가지며 전기자극에 의한 이온 이동으로 신호전달이 이뤄진다. 연구진은 지난 2019년 이같은 구조로 개발한 섬유형 트랜지스터 장치를 활용해 인공신경섬유로 발전시켰다. 섬유형 트랜지스터의 전극으로 들어오는 전기 자극에 따라 반도체 소재와 절연막에 존재하는 이온 사이에 산화환원 반응이 일어나도록 설계해 시냅스처럼 전기신호의 강도를 기억해 전달할 수 있는 메모리 트랜지스터를 개발한 것이다. 개발된 인공신경섬유는 여러 개의 전극에서 다발적으로 들어오는 전기적 신호가 자연스럽게 하나의 소자에서 통합되는 뉴런과 동일한 특징을 보였다.  연구진은 이 장치들을 연결해 간단히 신경망 네트워크 시스템을 제작했다. 인공신경섬유를 엮어 100개 시냅스로 구성된 인공신경망을 제작, 안정적인 소자 특성을 확인했다. 제작된 인공신경섬유 소자들을 이용해 음성인식 학습을 진행한 결과 88.9%의 인식률을 달성했다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 앤씨앤이 정부의 차세대 인공지능(AI) 핵심원천기술 육성 투자 소식에 뉴로모틱 관련 정부사업이 부각되며 매수세가 몰리고 있다. 24일 오후 1시 47분 현재 앤씨앤은 코스닥시장에서 전 거래일 대비 3.27% 오른 5060원에 거래되고 있다. 이날 한 매체에 따르면 과학기술정보통신부가 지난해 8월 신청한 차세대 AI 핵심원천기술개발 프로젝트가 기술성 평가와 예비타당성 조사를 최종 통과해 내년부터 공식 추진된다. 이번 사업은 2019년 말 정부가 발표한 AI 국가전략에 따라 차세대 AI 원천기술을 확보하기 위한 것으로 2026년까지 총 9000억원에 달하는 사업비가 투입될 전망이다. 이는 현행 딥러닝 기반 AI에서 국가적 우위를 잡기 위한 투자로 차세대 AI 기술력 확보가 초미의 관심사로 떠오르고 있다. 앤씨앤은 정보통신기술진흥센터로부터 'IT SW 융합산업원천기술개발사업(뉴로모픽)'을 지난 2019년 완료하는가 하면, 정보통신부의 'IT-SoC사업' 등 다양한 정부과제를 완료하거나 진행하고 있다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

한국미래기술교육연구원(대표 박희정)은 3월 22일 서울 여의도 전경련회관 로즈홀에서 '차세대 인공지능의 발전방향과 뉴로모픽 기술을 이용한 인공지능 반도체 개발기술 세미나'를 개최한다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 기술이란 뇌신경을 모방하여 인간의 사고 과정과 유사하게 정보를 처리하는 기술이다. 이는 기존 반도체 대비 전력 소모량의 1억분의 1에 불과해 전력확보 문제를 해결 할 수 있고, 저장과 연산기능 뿐 아니라 인식과 패턴 분석까지 하나의 반도체에서 처리함으로써 비정형화 된 데이터 처리 과정을 통합 할 수 있어서 향후 반도체 시장을 좌우할 차세대 핵심 기술로 꼽힌다. 이러한 뉴로모픽 기술은 각종 데이터 분석, 얼굴인식, 음성인식, 보행자 인식, 로봇, 자율주행 자동차, 드론, 지능형 센서, 웨어러블 디바이스, 사물인터넷 디바이스 등 4차산업 분야에 폭넓게 활용될 수 있으며, 이에 애플, 인텔, IBM, MS, 퀄컴, 화웨이 등 글로벌 기업들이 뉴로모픽 칩 개발과 상용화 경쟁에 뛰어든 상태이다. 우리 정부도 4차 산업혁명 시대에 필요한 차세대 지능형 반도체 기술 확보를 위해 10년간 1조 5000억원 규모의 대규모 기술개발 사업을 추진하겠다고 밝혔다. 시장조사업체 IDC는 지난해 80억 달러이던 세계 AI시장 규모가 2022년엔 1000억 달러를 넘어설 것으로 전망했으며, 퓨처마켓인사이트의 최근 보고서에 따르면 전세계 뉴로모픽 칩 시장은 2015년 기준으로 14억2000만달러에서 2026년 약 108억1000만달러에 이를 것으로 예상되고 있다. 이번 세미나에서는 △'미래 AI의 발전방향과 인공지능 반도체의 활용방안' △'지능형 엣지 디바이스를 위한 뉴로모픽 구조와 적용방안' △'모바일 전용 초소형 인공지능 프로세서 통합 인공신경망 딥러닝 처리장치(UNPU) 개발기술' △'모바일 환경에서의 딥러닝을 위한 모델 경량화 및 학습 알고리즘' △'뉴로모픽 컴퓨팅 알고리즘 및 하드웨어 구현기술' △'시신경 모방 초절전 광 시냅스 반도체 소자 구현기술' △'임베디드 학습을 위한 뉴로모픽 하드웨어 아키텍쳐' 등의 주제가 다루어질 예정이다. 연구원 관계자는 "다양한 소재 및 구조를 갖는 뉴로모픽 기술 관련 연구가 전 세계적으로 진행되고 있으며, 우리나라도 세계시장을 선도할 수 있는 고효율 뉴로모픽 기술을 개발하기 위해 소자, 회로, 컴퓨팅 분야 등을 융합하는 산, 학, 연 및 국가적 차원의 연구가 절실히 필요한 현실"이라며 "이번 세미나에서는 국내의 차세대 인공지능 시장의 견인 및 산업경쟁력 제고를 위해 다양한 논의를 함으로서 관련업계 종사자에게 수준 높은 최신 기술 정보는 물론 미래 비즈니스 기회 선점이 가능한 시장정보까지 제공할 계획”이라고 말했다. seokjang@fnnews.com 조석장 기자

한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 멤리스터(Memristor) 소자의 구동 방식을 아날로그 형태로 변화해 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 기존의 디지털 비휘발성 메모리로만 이용되던 멤리스터를 아날로그 형태로 활용함으로써 인간의 뇌를 모사한 인공지능 컴퓨팅 칩인 뉴로모픽 칩의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 장병철 박사(현 삼성전자 연구원), 김성규 박사(현 노스웨스턴대학), 양상윤 연구교수가 공동 1 저자로 참여하고 美 노스웨스턴 대학, KAIST 임성갑 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스 (Nano Letters)’ 1월 4일 온라인판에 게재됐다. 사람 뇌를 닮은 반도체로 알려진 뉴로모픽 칩은 기존의 반도체 칩이 갖는 전력확보 문제를 해결할 수 있고, 데이터 처리 과정을 통합할 수 있어 차세대 기술로 주목받고 있다. 멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어로, 메모리와 프로세스가 통합된 기능을 수행할 수 있다. 특히 뉴로모픽 칩 내부에 물리적 인공신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 크로스바 어레이(crossbar array) 제작에 최적인 소자로 알려져 있다. 물리적 인공신경망은 뉴런 회로와 이들의 연결부인 시냅스 소자로 구성되는데 뉴로모픽 칩 기반의 인공지능 연산을 수행할 때 각 시냅스 소자에서는 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 전도도 가중치가 아날로그 데이터로 저장 및 갱신돼야 한다. 그러나 기존 멤리스터들은 대부분 비휘발성 메모리 구현에 적합한 디지털의 특성을 가져 아날로그 방식의 구동에 한계가 있었고, 이로 인해 시냅스 소자로 응용하기 어려웠다. 최 교수 연구팀은 플라스틱 기판 위에 고분자 소재 기반의 유연 멤리스터를 제작하면서, 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트 크기를 금속 원자 수준으로 얇게 조절하면 멤리스터의 동작이 디지털에서 아날로그 방식으로 변화하는 것을 발견했다. 연구팀은 이러한 현상을 이용해 멤리스터의 전도도 가중치를 연속적, 선형적으로 갱신할 수 있고 구부림 등의 기계적 변형 상태에서도 정상 동작하는 유연 멤리스터 시냅스 소자를 구현했다. 유연 멤리스터 시냅스로 구성된 인공신경망은 학습을 통해 사람의 얼굴을 효과적으로 인식해 분류할 수 있고 손상된 얼굴 이미지도 인식할 수 있음을 확인했다. 이를 통해 얼굴, 숫자, 사물 등의 인식을 효율적으로 수행할 수 있는 유연 뉴로모픽 칩 개발의 가능성을 확보했다. 최 교수는 “멤리스터 소자의 구동 방식이 디지털에서 아날로그로 변화되는 주요 원리를 밝힘으로써 다양한 멤리스터 소자들을 디지털 메모리 또는 시냅스 소자로 응용할 수 있는 길을 열었다”라며 “고성능 뉴로모픽 칩 개발의 가속화에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 글로벌프론티어사업 중 (재)나노기판소프트일렉트로닉스 연구단의 지원을 받아 수행됐다. seokjang@fnnews.com 조석장 기자