GIST "세계 최초 멤리스터 이용한 화상인식 시스템 개발"

광주과학기술원 기전공학부 이병근 교수

광주과학기술원 기전공학부 추명래 박사과정

연구팀이 구현한 뉴로모픽 시스템의 구성도. (A)는 인공눈 역할을 하는 CMOS 이미지 센서. (B)-CMOS 뉴런과 (C)-멤리스터는 하나의 인공신경망으로 (A)에서 촬영된 영상 패턴을 학습해 기억한다. (D)는 (A)-(B)-(C)를 하나의 시스템으로 구현한 인쇄 회로 기판이다. (A)와 (B)는 CMOS 공정을 통해 하나의 칩으로 제작했다.

그림2-A는 인공눈 역할을 하는 CMOS 이미지 센서에 의해 촬영된 이미지다.

그림2-B 2-A는 신호처리 과정을 거쳐 그림 2-B와 같은 5×6 픽셀의 이미지로 변환된다. 변환된 이미지는 개발된 인공신경망의 입력정보로 사용된다.

인공지능이 인체를 모방하는 기술은 어디까지 가능할까?

지스트(GIST·광주과학기술원) 연구진이 차세대 메모리소자인 '멤리스터' 응용해 인간의 시각신경을 모방한 인공 신경망을 최초로 구현하는데 성공했다고 15일 밝혔다.

멤리스터는 메모리 기능이 있는 새로운 소자로, 트랜지스터보다 적은 개수만으로 메모리시스템을 구축할 수 있으며 데이터 처리가 빠르다는 장점이 있다. 이런 특징 때문에 멤리스터는 인간의 신경세포 사이의 접합 부분인 시냅스를 대체할수 있는 소자로 주목받고 있다.

기전공학부 이병근 교수(교신저자·미래전자연구센터)와 추명래 박사과정생(제1저자)은 멤리스터를 활용해 학습능력을 지닌 뉴로모픽 화상(畵像) 인식 시스템을 개발했다.

연구팀은 먼저 사람의 '눈'에 해당하는 CMOS 이미지 센서, 저장된 패턴과 입력된 시각정보를 비교하는 CMOS 뉴런, 패턴을 저장하는 멤리스터를 이용해 정보를 처리하고 기억하는 인공신경망을 제작했다.

CMOS는 (씨모스·상보성 금속 산화막 반도체)는 전력 소비가 적은 트랜지스터 공정으로, 현재 대부분의 대규모 집적 회로는 CMOS 공정을 이용해 제작되고 있다.

CMOS 이미지 센서가 480×320 픽셀 크기의 이미지를 촬영하면 신호처리 과정을 거쳐 5×6 픽셀의 이미지로 변환되고, 변환된 이미지는 인공신경망에서의 학습과정을 거쳐 멤리스터에서 기억된다.

이렇게 학습된 숫자 패턴은 테스트 과정에서 들어오는 입력 신호를 학습된 패턴과 비교해 어떠한 숫자 패턴인지 인식하게 된다[e-mail] 김혜민 기자