AI가 스스로 그림 그리는 시대 온다
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AI가 스스로 그림 그리는 시대 온다
KAIST, 생성적 적대 신경망 처리하는 AI 반도체 개발
  • 여용준 기자
  • 승인 2020.04.06 09:50
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GANPU 칩 활용 예. [사진=KAIST]
GANPU 칩 활용 예. [사진=KAIST]

[이뉴스투데이 여용준 기자] 국내 연구진이 스스로 그림 그리는 인공지능(AI) 개발에 성공했다.

6일 KAIST에 따르면 유회준 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI) 반도체를 개발했다.

연구팀이 개발한 AI 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 AI 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다. 

강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 2월 17일 3000여명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.

기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 AI 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.

이와 달리 GAN은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.

그러나 GAN은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.

또 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉 GAN은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.

최근 모바일 기기에서 AI를 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.

연구팀은 단일-심층 신경망뿐 아니라 GAN과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 AI 활용범위를 넓혔다.

연구팀이 개발한 AI 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 GAN을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.

모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 △적응형 워크로드 할당(ASTM) △입출력 희소성 활용 극대화(IOAS) △지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS)이다. 

위의 기술을 사용해 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.

한편 연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.

유회준 교수는 “이번 연구는 하나의 칩에서 추론만이 아니라 학습까지 모두 가능해 여러 개의 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 AI 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “모바일 기기에서의 AI 활용 영역을 크게 넓혀 향후 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 이미지 복원 등 GAN과 관련된 애플리케이션에 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 말했다.

특히 GANPU의 초기 연구는 삼성전자가 주최하는 과학기술 분야 논문대회 휴먼테크논문대상에서 발표돼 회로 디자인 부문에서 금상을 받기도 했다.


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