뇌처럼 생각하는 칩, 신호 흐름 ‘순간’에 읽었다 작성일 10-29 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KIST</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZOCBo1waMi"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="13bac59cb323789b90aa2137fdcf0189136ebd94f306a6df947b7b45856096bc" dmcf-pid="5IhbgtrNdJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="KIST는 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현해 신경망 연결 구조를 기존보다 2만 배 빠르게 실시간 분석하는 기술을 개발했다. 연구에 참여한 박종길 선임연구원과 김대영 학생 연구원. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120157911jhze.png" data-org-width="680" dmcf-mid="3kcIUjV7eY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120157911jhze.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KIST는 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현해 신경망 연결 구조를 기존보다 2만 배 빠르게 실시간 분석하는 기술을 개발했다. 연구에 참여한 박종길 선임연구원과 김대영 학생 연구원. KIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="43c005b8d8d2951940847353495cdf91b5aaa0b929e149d8682b892c944e6d4d" dmcf-pid="1ClKaFmjdd" dmcf-ptype="general">뇌가 정보를 처리하는 방식을 본뜬 반도체가 신경세포들이 서로 어떤 순서로 신호를 주고받는지를 실시간으로 분석할 수 있게 됐다.</p> <p contents-hash="2487d7e4aadbeb49c0d53e63839261ddbe973d901b99583ee294cd7045dc5f5b" dmcf-pid="thS9N3sALe" dmcf-ptype="general">한국과학기술연구원(KIST)은 박종길 반도체기술연구단 선임연구원팀이 기존 기술보다 최대 2만 배 빠르게 뇌 신경망의 연결 구조를 분석하는 ‘온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템’을 개발했다고 29일 밝혔다. </p> <p contents-hash="5ab02771c03de8f8b91e81258ac4b9029be1f103839120d3d87e80d7a2d82a2c" dmcf-pid="Flv2j0OcRR" dmcf-ptype="general">연구 성과는 국제전기전자공학회(IEEE) 재활공학 분야 학술지 '신경시스템 및 재활공학'에 7월 28일 게재됐다.</p> <p contents-hash="fdce14aff957c35a31f9247ef44a717b7fc74eac001269e98ca070874ceabe4d" dmcf-pid="3STVApIkLM" dmcf-ptype="general">‘뉴로모픽(Neuromorphic)’ 기술은 뇌의 신경망 구조와 학습 방식을 모방한 차세대 인공지능 반도체다. 수많은 신호를 동시에 처리하는 병렬 연산으로 적은 에너지로도 높은 효율을 낼 수 있어 미국과 유럽 등은 기술 주도권 확보를 위해 경쟁적으로 투자하고 있다. 하지만 아직은 대중적으로 확산시킬 대표적인 활용 사례가 부족해 상용화가 더디다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="19aa9e3a84d3070edf42a6feac533bb400d34add41602481e34b224e6128b8d1" dmcf-pid="0vyfcUCEMx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="뉴로모픽 시스템을 활용한 실시간 신경망 분석 방법의 원리. (a)는 뉴로모픽 시스템의 실시간 뇌 신경망 분석 과정을, (b)는 STDP 학습방법을 통해 흥분성·억제성 연결을 모두 분석하는 원리를 나타낸다. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120159334cxhb.png" data-org-width="680" dmcf-mid="HDFdCVHldL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120159334cxhb.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 뉴로모픽 시스템을 활용한 실시간 신경망 분석 방법의 원리. (a)는 뉴로모픽 시스템의 실시간 뇌 신경망 분석 과정을, (b)는 STDP 학습방법을 통해 흥분성·억제성 연결을 모두 분석하는 원리를 나타낸다. KIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="fdd8d4428327da73f81d74d67e18b0e9689ddc0a2d4cd954669a95f262343405" dmcf-pid="pTW4kuhDnQ" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 실시간 신경망 해석 기술은 이런 한계를 극복한 사례로 평가받는다. 연구팀은 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현했다. 뇌의 신경세포는 신호를 주고받을 때 시차에 따라 연결 강도를 조절한다.</p> <p contents-hash="ebaed90686e7a5d1cd071e085b8c9907f314aa94db98d6fae0ee8597e033679e" dmcf-pid="UyY8E7lweP" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 원리를 공학적으로 모사해 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP)’ 회로를 설계했다. 덕분에 모든 신호를 저장하지 않고도 신경망의 연결 상태를 실시간으로 학습하고 분석할 수 있다.</p> <p contents-hash="e5b06c8858f822e2e341936be946a78782d24753e6ce3a3da77dadd4b0ff7d24" dmcf-pid="ueJTbwQ9i6" dmcf-ptype="general">기존 방식은 신경세포의 활동을 오랫동안 기록한 뒤 통계적으로 계산해야 했기 때문에 신호량이 많은 대규모 뇌 환경에서는 속도와 메모리 한계로 실시간 분석이 사실상 불가능했다.</p> <p contents-hash="012efb25a02511f6a8a44355e4d18f39758b25b781dda55ac75bb8520e6cce5f" dmcf-pid="7diyKrx2M8" dmcf-ptype="general">KIST 연구팀은 이 한계를 해결하기 위해 STDP 회로를 구현할 때 필요했던 대규모 메모리 구조를 없애는 새로운 학습 방식을 고안했다. 그 결과 적은 메모리로도 대규모 신경망을 빠르게 분석할 수 있는 구조를 완성했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="27b87a25cca367491ce630fd97bf9bed410002c2f09fb1ca24d0673c873ea778" dmcf-pid="zJnW9mMVM4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="뉴로모픽 시스템에서 수행한 뇌 신경망 분석 실험 결과로 뉴로모픽 시스템이 신경망을 학습하며 실제 연결이 있는 위치와 연결이 없는 위치의 뉴런간 연결이 구분되는 모습을 보여준다. KIST 제공 " class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120200607znas.png" data-org-width="680" dmcf-mid="XuqNYM0Hdn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120200607znas.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 뉴로모픽 시스템에서 수행한 뇌 신경망 분석 실험 결과로 뉴로모픽 시스템이 신경망을 학습하며 실제 연결이 있는 위치와 연결이 없는 위치의 뉴런간 연결이 구분되는 모습을 보여준다. KIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="3414de31f74d69ac2ac3653e65c2442b6c351f9e0f33402f100883d943ec2a26" dmcf-pid="qiLY2sRfef" dmcf-ptype="general">박종길 KIST 선임연구원은 “이번 성과는 뉴로모픽 컴퓨팅이 실제 문제를 해결하는 강력한 도구로 발전하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “단순하고 확장성이 높은 하드웨어 구조 덕분에 앞으로는 생각만으로 기기를 제어하거나 특정 뇌 기능을 복제하는 것은 물론 시간 순서와 원인·결과 관계가 중요한 복잡한 센서 신호를 실시간으로 분석해 자율주행차나 위성통신 등 첨단 AI 분야에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="ce85ab8d3695ae6db4601a5bc315f07f62086bae48ba61a6d1250734e231b161" dmcf-pid="BnoGVOe4nV" dmcf-ptype="general">연구팀은 향후 이 시스템을 발전시켜 ‘생각만으로 기기를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)’의 핵심 기반 기술로 발전시킬 계획이다. 또 복잡한 센서 신호를 빠르게 해석해야 하는 자율주행차, 드론, 위성통신 등에도 응용할 수 있을 것으로 내다봤다.</p> <p contents-hash="bd8028de450f406ad9d7ffb168d8cc3659d63170359299594f0f5183e63eaee0" dmcf-pid="bLgHfId8M2" dmcf-ptype="general"><참고자료></p> <p contents-hash="3c0a02a7861321d313d8d9defd37306123c23bd756f0ab10bed0bf9f6c3ee08c" dmcf-pid="KoaX4CJ6e9" dmcf-ptype="general">-doi.org/10.1109/TNSRE.2025.3583057</p> <p contents-hash="f669aac25dcf10940cd4aabde28223418272005da4545cfece98c82d4ec6dd2f" dmcf-pid="9gNZ8hiPRK" dmcf-ptype="general">[조가현 기자 gahyun@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “2만배 빠른 신경망 연결” 뉴로모픽 시스템…‘AI 반도체’ 상용화 앞당긴다 10-29 다음 AI 슈퍼사이클, 반도체 시장 판이 뒤집혔다…SK, 일반 메모리도 완판 10-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
