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[IT뉴스]“2만배 빠른 신경망 연결” 뉴로모픽 시스템…‘AI 반도체’ 상용화 앞당긴다

온카뱅크관리자

2025-10-29 12:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- KIST, ‘온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템’ 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1GV8E7lwt2">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="043c9b000a3b03be8cb7f7cf283fc01b58cf370643f1e5f49326eec4cd8139dd" dmcf-pid="tHf6DzSr19" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 연구성과 컨셉 이미지.[KIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/ned/20251029120145660tubz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="HbcD1nqFX8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/ned/20251029120145660tubz.jpg" width="658"></p>
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            뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 연구성과 컨셉 이미지.[KIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="7a703566f866033386a4140606b88aee1164bb19595b9ee5f65db931847b41a7" dmcf-pid="FX4Pwqvm1K" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 뇌의 신경망 연결을 분석하는 기술은 인공 팔다리 제어, 인간 지능 강화 등 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 핵심 기반으로 주목받고 있다. 이러한 분석을 더 정밀하게 수행하기 위해서는, 뇌 속 수많은 신경세포에서 발생하는 복잡한 신호를 빠르고 정확하게 해석하는 것이 무엇보다 중요하다.</p>
          <p contents-hash="7c77724e476c798b52c46bb6d4eb74fc016597e7e424cb379791f6acb4066818" dmcf-pid="3Z8QrBTsYb" dmcf-ptype="general">한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 박종길 박사 연구팀은 뇌의 학습 원리를 모방한 새로운 접근법을 제시했다. 연구팀은 뇌가 신경세포 간의 신호 발생 순서에 따라 연결 강도를 조절하는 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP, Spike-Timing-Dependent Plasticity)’ 원리를 공학적으로 구현했다. 이를 통해 신경세포의 활동을 모두 저장하지 않고도 실시간으로 신경망의 연결 관계를 학습할 수 있는 기술을 개발했다.</p>
          <p contents-hash="483f89724b77086a791cc2e5ad55ae6a69295b207a02f38f608bd7cb6d51856e" dmcf-pid="0Y24kuhD1B" dmcf-ptype="general">기존 기술은 신경세포의 활동 데이터를 오랫동안 저장한 후 통계적 방법으로 신경세포 간 연결 관계를 계산하는 방식이다. 이 방법은 신경망의 규모가 커질수록 막대한 연산량과 시간 지연이 발생해, 뇌처럼 수많은 신호가 동시에 발생하는 환경에서는 실시간 분석이 사실상 불가능했다.</p>
          <p contents-hash="3be6189dcdc3898fc6169f94fe01b88f4014291e124dfe7d858b4b80b365f72f" dmcf-pid="pGV8E7lwZq" dmcf-ptype="general">연구진은 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP)’를 하드웨어로 구현할 때 필요한 대규모 메모리를 대폭 줄일 수 있는 새로운 학습 구조를 고안해냈다. 이 기술은 메모리 소모가 큰 ‘역연결 테이블’을 제거해, 고집적 뉴로모픽 하드웨어에서도 확장 가능한 구조로 STDP를 구현할 수 있게 했다. 그 결과, 이번에 개발된 하드웨어 기반 ‘온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템’은 기존 기술과 유사한 해석 정확도를 유지하면서도 최대 2만 배 빠른 처리 속도를 달성했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d1d20e0bc4f127c4f1eb3c7e355eff6c81265d5ed5ea79f4f70e8f242384626b" dmcf-pid="UHf6DzSrXz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박종길 KIST 박사.[KIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/ned/20251029120145946qsqk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Z40uJHcn5f" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/ned/20251029120145946qsqk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박종길 KIST 박사.[KIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="c40d56780547e48a8d55b1ccc370eb8ae104bf8726159ddab6bf5622e9b96750" dmcf-pid="uX4PwqvmZ7" dmcf-ptype="general">‘뉴로모픽(Neuromorphic)’ 기술은 뇌의 신경망 구조와 학습 방식을 모방해 인간의 인지 능력을 모사하는 차세대 인공지능 반도체로, 미국과 유럽 등 주요 선진국이 기술 패권 확보를 위해 집중 투자 중인 전략 분야다. 하지만 뇌처럼 유용하게 활용할 수 있는 구체적인 응용 분야, 즉 ‘킬러 애플리케이션’이 부족해 상용화에는 어려움이 있었다. 이런 상황에서 KIST 연구진이 제시한 ‘실시간 뇌 신경망 연결 구조 분석’ 기술은 뉴로모픽 기술의 실질적 활용 가능성을 입증한 사례로, 차세대 AI 반도체 상용화의 전환점을 마련한 중요한 성과다.</p>
          <p contents-hash="eea1bffa9038046420bd87b44afec1f40ba090b8d39c982c14a32b75bdb9411b" dmcf-pid="7Z8QrBTs5u" dmcf-ptype="general">박종길 박사는 “이번 성과는 뉴로모픽 컴퓨팅이 실제 문제를 해결하는 강력한 도구로 발전하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “하드웨어 구조가 단순하고 확장이 쉬워, 앞으로는 생각만으로 기기를 제어하거나 특정 뇌 기능을 복사하는 것은 물론, 시간 순서와 원인·결과 관계가 중요한 복잡한 센서 신호를 실시간으로 분석해 자율주행차와 위성 통신 같은 첨단 AI 분야에 응용될 수 있을 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="2c60c88992fb88c80cc80e940f6ce4e87ad57e8892f58eb71a85a78466a0ca63" dmcf-pid="z56xmbyOZU" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering’ 최신호에 게재됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

"파라솔 테이블·해먹으로 변신"…KIST 로봇가구 국제대회 최고상 뇌처럼 생각하는 칩, 신호 흐름 ‘순간’에 읽었다

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