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KAIST, 세계 최저전력 딥뉴럴 네트워크 칩 CNNP를 활용 제작
국내연구진이 저전력으로 사람 얼굴을 인식할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.
KAIST(한국과학기술원)는 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 통해 개발했다고 13일 밝혔다.
CNNP를 내장한 얼굴인식 시스템은 ‘K-Eye’ 시리즈다.
최근 글로벌 IT 기업이 다양한 인공지능 관련 기술을 쏟아내고 있으나 소프트웨어 기술은 속도가 느리고, 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
연구팀은 이에 고속, 저전력으로 구동하고자 인공지능 반도체 칩 개발에 나섰다.
K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지한다.
핵심 기술은 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이다.
얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때만 작동해 대기 전력을 대폭 낮춘다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체 출력 소모를 줄였다.
픽셀과 결합한 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석해 최저 수준의 전력을 구현한다.
CNNP의 핵심 기술은 알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화, 분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계, 1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있다.
CNNP는 97％의 인식률로 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye 사용자는 다가오는 상대방 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방 이름과 정보를 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있다.
미리 기억시킨 사용자 얼굴이 화면을 향하면 스마트폰 화면이 저절로 켜져 관련 정보를 제공한다.
또 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지 구분도 가능해 사용자 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발 때문에 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다. 최소망 기자somangchoi@
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