KAIST “뉴로모픽 신경망으로 컴퓨팅 난제 해결한다”

진동 신경망 활용, 경계선 인식해결 시스템 구축

나노 레터스 추가 표지 논문으로 선정된 이미지. ⓒKAIST

우리나라 연구진이 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 소재와 공정만을 사용해 초소형 진동 신경망을 구축, 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결했다.

그래프 색칠 문제는 그래프 이론에서 사용되는 용어로 그래프 각 정점에 서로 다른 색을 할당해야 한다. 이러한 색깔 구분 문제는 방송국 주파수가 겹쳐 난시청 지역이 발생하지 않도록 주파수를 할당하는 문제 등과도 유사해 다양하게 응용되고 있다.

한국과학기술원(KAIST)은 최양규 전기전자공학부 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다.

연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면, 각각의 진동 신호가 상호 작용해 시간이 지나면서 동기화된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결했다.

KAIST는 “이번 연구는 제조 관점에서 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재와 구조 대신, 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 관련 소재와 공정만으로 진동 신경망을 구축했기 때문에 양산에 바로 적용 가능하다는 장점이 있다”고 했다.

연구를 주도한 윤성윤 KAIST 박사과정과 한준규 서강대학교 교수는 “개발된 진동 신경망은 복잡한 컴퓨팅 난제를 계산할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어로, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계 및 스케줄링 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다.

윤성윤 박사과정과 한준규 교수가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 지난 24권 9호에 출판됐다. 아울러 추가 표지 논문으로도 선정됐다.

한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업과 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

바이리스터를 사용한 발진 신경망과 활용 모습. ⓒKAIST