국내 연구진이 도형의 경계를 구분하는 능력인 ‘그래프 색칠 문제’ 해결 능력을 갖춘 새로운 신경망 기술을 개발했다. 주파수 혼간섭을 방지하는 주파수 할당 문제 등에 응용될 것으로 기대된다.
최양규 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 개발한 뉴로모픽 진동 신경망 연구성과가 게재된 국제 학술지 '나노 레터스' 표지. 사진 제공=KAIST한국과학기술원(KAIST)은 최양규 전기및전자공학부 교수 연구팀이 실리콘 소재로 만든 실리콘 바이리스터 소자로 뇌 신경세포(뉴런)를 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다. 연구 성과는 국제 학술지 ‘나노 레터스’에 지난달 추가 표지 논문으로 게재됐다.
연구팀은 현재 반도체 산업에서 널리 사용되는 실리콘 소재와 공정만으로 뉴로모픽 진동 신경망을 만들어냈다. 뉴로모픽 진동 신경망은 인간의 뇌 기능을 모방한 인공 신경망이다. 신호의 세기가 아니라 ‘진동자’라는 연산 기본 단위를 통해 연산을 수행해 전력 효율이 높다는 장점이 있다고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 개발한 신경망을 통해 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결하는 데 성공했다. 그래프 색칠 문제는 그래프의 정점, 즉 도형의 꼭짓점들을 서로 구분해 인접한 꼭짓점끼리는 다른 색깔을 부여하는 문제다. 신경망이 해당 문제를 해결했다는 것은 임의의 도형에서 경계선을 인식할 수 있다는 의미다. 이는 특히 방송통신 분야에서 여러 주파수들을 구분 할당함으로써 방송 난시청을 유발하는 주파수 혼간섭을 예방하는 데 응용될 수 있다.
기존 뉴로모픽 진동 신경망은 대면적의 회로를 기반으로 하거나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 신소재를 사용하기 때문에 현재 반도체 공정을 활용해 양산하기 어려웠지만 최 교수 연구팀이 개발한 신경망은 이미 널리 쓰이는 실리콘 소재와 공정만을 활용해 이 같은 한계를 해소했다. 연구팀은 또 복잡한 회로나 기존 공정과 호환성이 낮은 신소재 대신 흔한 소재를 사용한 만큼 뉴로모픽 진동 신경망을 양산하기에도 유리할 것으로 기대했다.
연구를 주도한 윤성윤 KAIST 박사과정과 한준규 서강대 교수는 “복잡한 컴퓨팅 난제를 계산할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어로 주파수 할당뿐 아니라 패턴 인식, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계와 스케줄링 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단의 차세대 지능형 반도체 기술 개발 사업 및 국가 반도체 연구실 지원 핵심 기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
