반도체 골칫거리 '잡음'을 두뇌모사 기술로 정보처리 자원화

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 국내 연구진이 반도체에서 신호를 방해하는 골칫거리로 여겨지던 잡음을 정보 처리 자원으로 활용할 수 있는 기술을 개발했다.

한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 반도체 잡음을 활용해 사람의 뇌처럼 정보를 처리하는 새로운 뉴로모픽 뉴런 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

뉴로모픽 뉴런은 뇌 신경세포의 작동 방식을 본떠 만든 인공 신경세포 모사체다. 이 기술은 원하는 주파수의 신호를 골라내 뇌의 뉴런과 유사한 전기 신호로 바꿔 처리할 수 있다.

전자기기에서 잡음은 정보를 정확히 읽는 것을 방해해 제거 대상이 되지만, 인간의 뇌에서 잡음과 같은 불규칙성은 다양한 자극과 변화에 유연하게 대응하는데 도움을 준다.

여기서 아이디어를 얻은 연구팀은 멤리스터 반도체 소자를 이용해 프로그래밍 가능한 확률 뉴런(PPN)을 구현했다.

멤리스터는 전기 자극으로 달라진 저항을 전원을 끈 뒤에도 기억할 수 있다. 저항 상태를 바꾸면 전류 잡음의 크기와 변동 특성도 함께 달라지는데, 이렇게 잡음을 조절하면 뇌의 불규칙성과 닮은 전기 신호(스파이크)를 만들 수 있다. PPN은 이 과정을 통해 뇌의 신경세포처럼 확률적으로 반응한다.

사람의 뉴런이 같은 자극에도 항상 똑같이 반응하지 않는 것처럼, 이 인공 뉴런도 입력 신호와 설정된 잡음 특성에 따라 스파이크를 발생시키는 확률이 달라진다. 특히 연구팀은 멤리스터의 상태를 조절하는 것만으로 이 인공 뉴런이 어떤 속도의 신호에 잘 반응할지를 바꿀 수 있도록 했다.

연구팀은 이러한 인공 뉴런을 이용해 수 헤르츠(Hz) 수준의 신체 활동 신호와 수 킬로헤르츠(kHz) 영역의 음성 신호를 각각 스파이크 신호로 인코딩한 뒤 인식 성능을 검증했다. 그 결과 동작 인식에서는 94.8%, 음성 인식에서는 95.0%의 정확도를 확인했다.

이번 연구는 잡음을 이용해 인공 뉴런을 구현하는 데 그치지 않고, 하나의 반도체 뉴런을 필요에 따라 서로 다른 속도의 신호에 맞춰 바꿔 쓸 수 있다는 가능성을 보여줬다고 연구팀은 설명했다.

향후 웨어러블 기기의 움직임 감지부터 음성 인식까지 다양한 시계열 신호를 효율적으로 처리하는 두뇌모사 인공지능 반도체 기술로 활용되거나, 저전력 뉴로모픽 시스템 구현에 기여할 것으로 기대된다.

김 교수는 "단일 하드웨어로 다양한 속도와 주파수의 신호에 맞춰 바꿔 사용할 수 있는 두뇌모사 기술로, 향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호처리 기술로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.

신소재공학과 김도훈 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 게재됐다.

jongseo12@news1.kr