[디지털투데이 박인성 인턴기자] 한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 유회준 교수 연구팀이 모바일 기기에서도 학습할 수 있는 인공지능(AI) 반도체를 개발하는 데 성공했다고 6일 밝혔다.

이번에 개발된 반도체 기술은 '생성적 적대 신경망'(GAN·Generative adversarial networks)으로, 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에서 활용할 수 있다.

GAN 기술은 가짜 경쟁자를 만들어 고해상도 이미지를 만드는 인공지능 기술인데 매우 많은 연산량을 요구하기 때문에, 스마트폰처럼 작은 모바일 기기에서는 구현하기 어렵다는 문제가 있었다.     

연구팀은 저전력의 모바일 기기에서도 생성적 적대 신경망과 같은 다중·심층 신경망을 처리할 수 있는 인공지능 반도체 'GANPU'(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발했다. 이 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고도 모바일 장치 내에서 GAN을 스스로 학습할 수 있다.

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

연구팀은 GANPU를 활용해 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 선보였다. 사진 상 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 특징에 대해 수정사항을 입력하면, GANPU가 이를 자동으로 수정해 사진을 완성했다.

유회준 교수는 "이번 연구는 하나의 칩에서 추론만이 아니라 학습까지 모두 가능해 여러 개의 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 인공지능 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다"며 "모바일 기기에서의 인공지능 활용 영역을 넓혀 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 이미지 복원 등이 가능한 애플리케이션에 응용할 수 있을 것"이라고 말했다.