KIST, 뉴로모픽 AI 학습기법 개발...'저전력 AI' 시대 기틀 마련 작성일 07-23 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XwPfvkAiDX"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3827a01e1158eeaf6e31f29ae3d0ff12dd656fd316dcd8712a8b899310dd2687" dmcf-pid="ZrQ4TEcnDH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="KIST 연구진이 ICML 2026 포스터 세션에서 연구를 설명하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/etimesi/20260723175943111voad.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="GWZN7GWIr5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/etimesi/20260723175943111voad.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KIST 연구진이 ICML 2026 포스터 세션에서 연구를 설명하고 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="36cf25dc14afa22393e9b8bc2bc5f96b169da38a5deaa033d798aa187f9d0f83" dmcf-pid="5mx8yDkLwG" dmcf-ptype="general">막대한 전력 문제로 사람의 뇌를 모방한 저전력 '뉴로모픽 반도체' 개발이 화두가 된 가운데, 우리 연구진이 그 기반이 될 학습기법을 개발했다.</p> <p contents-hash="827dadcdb47848569a63a32b10bb15ca47de5a21148f97fe52bda27f9c113362" dmcf-pid="1sM6WwEosY" dmcf-ptype="general"><span>한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록)은 박성식 반도체기술연구단 선임연구원팀이 '스파이킹 신경망(SNN)' 학습 성능을 높일 학습 기법 'A²SG'를 개발했다고 23일 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="26345f02c362e7a2f93f14e4e9a97b215724d94d617a7f5130cdb3244ce4e4a5" dmcf-pid="tORPYrDgwW" dmcf-ptype="general">이번 연구는 세계 3대 인공지능 학회인 ICML 2026에 정규 논문으로 채택됐다. 학회 역사상 처음 한국에서 열린 이번 학술대회(7월 6~11일, 서울 코엑스)에서 7일 발표됐다.</p> <p contents-hash="91dde7570eab8d00d5ad2cfde35aeb0874b8e2718ac5fa848d3683d542dc758d" dmcf-pid="FIeQGmwamy" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 A²SG는 챗GPT 핵심 구조인 트랜스포머 기반 대형 SNN에 적용, 대규모 이미지 인식 평가(ImageNet)에서 SNN 세계 최고 수준의 정확도를 달성했다.</p> <p contents-hash="e6832db817573e1d452bdb07f7d2c1859145637d0e230f0230bfb5c17ec384ad" dmcf-pid="3CdxHsrNOT" dmcf-ptype="general">AI는 문제를 풀고 결과를 확인하면서 모델을 수정해 더 나은 답을 찾아간다. 이때 '기울기'는 각 모델을 어느 방향으로 얼마나 바꿔야 하는지 알려주는 역할을 한다. 그러나 SNN은 신호를 주고받는 방식이 현재 인공지능 근간인 심층신경망(DNN)과 달라 기존 DNN에서 사용하던 기울기만으로는 모델을 알맞게 조정하기 어려웠다.</p> <p contents-hash="82e010c75535a3e3af2db0beaa3bb5a662e0bca03e3808777395955fb00aaccc" dmcf-pid="0hJMXOmjrv" dmcf-ptype="general">A²SG는 학습 상황에 따라 조정 방법을 바꾸는 '적응형' 방식과 뇌 신경세포의 특성을 반영한 '비대칭형' 방식을 결합해 학습 성능을 높였다.</p> <p contents-hash="9eef78485d2cdfb6989bf5c2d80b437de4355e996aaf2dd6aecc2bb2e9d11dd2" dmcf-pid="pliRZIsAmS" dmcf-ptype="general">A²SG는 세계 최고 수준의 성능을 더 적은 비용으로 구현했다는 점에서도 주목된다. 구글의 대표 학습 기법보다 추가 연산 부담은 약 6분의 1 수준에 그치면서도 더 높은 정확도를 기록했으며, 소형~대형 모델까지 다양한 신경망 구조와 응용에서 일관된 성능 향상을 보여 범용성도 입증했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3616e65757b8206cd13d142aa2200ad3dacc7534678e3b5fc7bfe335fbeff083" dmcf-pid="UaKzmLiPsl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="A²SG 기법 개요" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/etimesi/20260723175944403gluo.png" data-org-width="700" dmcf-mid="H1DAqXGhmZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/etimesi/20260723175944403gluo.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> A²SG 기법 개요 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0b82ba6e5892b90ddc7cd37b63ef814cd2f84e9b4a76291b06f948153235acc7" dmcf-pid="uN9qsonQIh" dmcf-ptype="general">이번 성과는 대학과 글로벌 빅테크가 주도해 온 뉴로모픽 AI 학습 알고리즘 분야에서 KIST가 원천 기술을 확보했다는 데 의미가 있다. 특히 A²SG는 하드웨어(HW) 변경 없이 소프트웨어만(SW)으로 적용할 수 있어 저전력이 필요한 분야에 활용될 수 있다.</p> <p contents-hash="9d9eb2fcd265d5713f97a4c1a0c6063e6b05311ed2b2e1cca26d864fe57cd279" dmcf-pid="7j2BOgLxwC" dmcf-ptype="general">연구팀은 향후 대규모 모델 학습과 뉴로모픽 HW 검증을 거쳐 저전력 AI 반도체 상용화를 추진할 계획이다. KIST가 개발 중인 확률 기반 차세대 반도체 'RPU(Random Processing Unit)' 등 차세대 AI 반도체용 AI 모델 개발에도 이를 활용할 계획이다.</p> <p contents-hash="aae72984407af4ff490a88d90297cd5a08bc8bc6c127a1af530a6b611524c897" dmcf-pid="zAVbIaoMII" dmcf-ptype="general">박성식 KIST 선임연구원은 “앞으로 이 원천기술을 차세대 AI 반도체에서 동작하는 인공지능 모델로 발전시켜, 저전력 AI 시대를 여는 데 기여하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="9825e4229468ebb04dd7c61eb82e2535b4ea0be5d15dee40f911b4d157eab981" dmcf-pid="qcfKCNgROO" dmcf-ptype="general">이번 연구 성과는 국제머신러닝학회 논문집(PMLR) 최신 호에 게재될 예정이다.</p> <p contents-hash="949f685cba33a2eb5e64a66415a90ef19858c4d8841115de99ad4f609ee79f61" dmcf-pid="Bk49hjaeDs" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 구글·테슬라, AI서버에 '영끌투자'… 머스크 "250억弗 신속집행" 07-23 다음 [CEDEC 2026 붉은사막] 펄어비스, 독자 엔진 글로벌 시장서 통했다 07-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
