뇌처럼 배우는 칩, 2만 배 빠르게 신경망 연결 해석한다 작성일 10-29 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KIST, 온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GA6AERpXgj"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b901a2e4cdf5cbbd955ab26b94bc6833747a49fa6f4a3ff3cb2b379c62f44a6f" dmcf-pid="HcPcDeUZgN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="박종길 한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 선임연구원 연구진은 뇌의 학습 원리를 모방한 새로운 기술을 제시했다./Science Photo Library" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/chosunbiz/20251029150647367xcew.jpg" data-org-width="904" dmcf-mid="WawX1Id8cc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/chosunbiz/20251029150647367xcew.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 박종길 한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 선임연구원 연구진은 뇌의 학습 원리를 모방한 새로운 기술을 제시했다./Science Photo Library </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d7b3a6d91a6c329e5ef2df6ded140438b623e85e61b0000185d8a3bfc7a08ef2" dmcf-pid="XkQkwdu5aa" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/chosunbiz/20251029150647631gqpc.png" data-org-width="1232" dmcf-mid="YeIFpvoMkA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/chosunbiz/20251029150647631gqpc.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="54560dce6577803f45ec2c770a13d46ff97cbd041f2bcf27af0b7d3bf8116806" dmcf-pid="ZExErJ71Ng" dmcf-ptype="general">뇌의 신경망 연결을 분석하는 기술은 인공 팔다리 제어, 인간 지능 강화 등 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 핵심 기반으로 주목받고 있다. 이러한 분석을 더 정밀하게 수행하기 위해서는, 뇌 속 수많은 신경세포에서 발생하는 복잡한 신호를 빠르고 정확하게 해석하는 것이 무엇보다 중요하다.</p> <p contents-hash="5216dbfe256914802e151b7837a9fcfb3a04b1d3e76975fa33bc40ddaa92319f" dmcf-pid="5DMDmiztao" dmcf-ptype="general">박종길 한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 선임연구원 연구진은 뇌의 학습 원리를 모방한 새로운 접근법을 제시했다. 연구진은 뇌가 신경세포 간의 신호 발생 순서에 따라 연결 강도를 조절하는 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP, Spike-Timing-Dependent Plasticity)’ 원리를 공학적으로 구현했다고 29일 밝혔다. 이를 통해 신경세포의 활동을 모두 저장하지 않고도 실시간으로 신경망의 연결 관계를 학습할 수 있는 기술을 개발했다.</p> <p contents-hash="3a1e83f9a2cb4af7cdea5bd51775d05c088f4850757f053fe84a647fa4f9c401" dmcf-pid="1wRwsnqFjL" dmcf-ptype="general">기존 기술은 신경세포의 활동 데이터를 오랫동안 저장한 후 통계적 방법으로 신경세포 간 연결 관계를 계산하는 방식이다. 이 방법은 신경망의 규모가 커질수록 막대한 연산량과 시간 지연이 발생해, 뇌처럼 수많은 신호가 동시에 발생하는 환경에서는 실시간 분석이 사실상 불가능했다.</p> <p contents-hash="53db2e4c9647de91ee25d4e3dead07fe96fe0e5433e0ece572e7b5f8bd6861e4" dmcf-pid="tkQkwdu5gn" dmcf-ptype="general">연구진은 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP)’를 하드웨어로 구현할 때 필요한 대규모 메모리를 대폭 줄일 수 있는 새로운 학습 구조를 고안해 냈다. 그 결과, 이번에 개발된 하드웨어 기반 ‘온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템’은 기존 기술과 유사한 해석 정확도를 유지하면서도 최대 2만 배 빠른 처리 속도를 달성했다.</p> <p contents-hash="ece04e85687043fc48f8ce3208fc5fc7ace2ac7084b9ae78aafc52beb01057f4" dmcf-pid="FExErJ71ci" dmcf-ptype="general">‘뉴로모픽(Neuromorphic)’ 기술은 뇌의 신경망 구조와 학습 방식을 모방해 인간의 인지 능력을 모사하는 차세대 인공지능(AI) 반도체로, 미국과 유럽 등 주요 선진국이 기술 패권 확보를 위해 집중 투자 중인 전략 분야다. 하지만 뇌처럼 유용하게 활용할 수 있는 구체적인 응용 분야, 즉 ‘킬러 애플리케이션’이 부족해 상용화에는 어려움이 있었다. 이런 상황에서 KIST 연구진이 제시한 ‘실시간 뇌 신경망 연결 구조 분석’ 기술은 뉴로모픽 기술의 실질적 활용 가능성을 입증한 사례다.</p> <p contents-hash="e414c22408b8f06cef1362d14349aa3345a6aa0dee140ec9f6ef9368478a18a8" dmcf-pid="3DMDmiztcJ" dmcf-ptype="general">박종길 선임연구원은 “이번 성과는 뉴로모픽 컴퓨팅이 실제 문제를 해결하는 강력한 도구로 발전하는 중요한 전환점이 될 것”이라며, “하드웨어 구조가 단순하고 확장이 쉬워, 앞으로는 생각만으로 기기를 제어하거나 특정 뇌 기능을 복사하는 것은 물론, 시간 순서와 원인·결과 관계가 중요한 복잡한 센서 신호를 실시간으로 분석해 자율주행차와 위성 통신 같은 첨단 AI 분야에 응용될 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="25443d01d1a38d7445cf12578280f6a6e05cccc0e5a7754f4ac1ecd0ca66cc95" dmcf-pid="0wRwsnqFjd" dmcf-ptype="general">이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘전기전자공학자협회(IEEE) TNSRE(Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)’에 지난 7월 게재됐다.</p> <p contents-hash="546b12f99becc717f80c06c57833a89c227e3857bd12947987bbfda4a3c82f37" dmcf-pid="prerOLB3ce" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="54323b9c7c9eb89b26960fa827622b326758cec14f2ca66a082a2be4d8214fcc" dmcf-pid="UmdmIob0jR" dmcf-ptype="general">IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering(2025), DOI: <span>https://doi.org/10.1109/TNSRE.2025.3583057</span></p> <p contents-hash="7b353773dfded0b4ff3b6aa5f84818216992849724e23e825e93c89d497fd25e" dmcf-pid="usJsCgKpAM" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 제로베이스원, 29일 日 스페셜 EP '아이코닉' 발매…열도 달군다 10-29 다음 '동계올림픽 D-100' 대한체육회, '설상·썰매 경기력 향상 세미나' 개최 10-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
