스스로 이미지 편집하는 모바일용 AI 반도체 나왔다

[머니투데이 류준영 기자] [KAIST, 생성적 적대 신경망(GAN) 추론·학습 동시 처리하는 모바일 칩 개발 ]

얼굴 이미지 수정 시스템 화면/사진=KAIST

국내 연구진이 스마트폰과 태블릿 등에서 고해상도 이미지를 사용자의 명령에 따라 자동 변환·합성·복원하는 인공지능(AI) 반도체를 개발했다.

카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학부 유회준 교수 연구팀은 저전력 모바일기기에서 이미지를 생성할 수 있는 AI 반도체 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

AI 분야 차세대 딥러닝(심층 학습) 알고리즘으로 주목받는 ‘생성적 적대 신경망’(Generative adversarial networks·GAN)은 가짜를 생성하는 딥러닝 네트워크와 이를 감별하는 딥러닝 네트워크가 서로 경쟁·학습하는 형태로 작동한다. 이는 주로 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 새로운 이미지를 생성·복원하는 데 활용된다.

하지만 GAN은 기존 딥러닝 네트워크와는 다르게 여러 개의 심층 신경망이 얽힌 구조로 이뤄져 처리 속도가 느리다. 또 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 이 때문에 자체 연산 능력이 제한적인 스마트폰 등 작은 모바일 기기 단에서 구현하기 어렵다는 제약이 따른다.

연구팀은 스마트폰, 태블릿 등 저전력의 모바일기기에서도 GAN과 같은 다중·심층 신경망을 빠르게 처리할 수 있는 반도체 ‘GANPU’(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발했다.

이 반도체를 탑재한 모바일 기기는 데이터를 서버로 보내지 않고 자체적으로 GAN을 통한 학습이 가능하다. 아울러 GANPU는 기존 신경망 학습 반도체 보다 에너지효율이 4.8배 가량 높다.

연구팀은 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 ‘얼굴 수정 시스템’을 GANPU 기술을 응용해 개발했다. 이 시스템을 이용해 사진 속 얼굴에 머리, 안경, 눈썹 등 17가지 특징을 추가하거나 삭제하는 명령어를 입력하니 GANPU가 돌아가며 실시간으로 자동 수정해 보여줬다.

유 교수는 “GANPU는 하나의 칩으로 여러 개의 딥러닝 네트워크를 동시에 지원해 추론·학습을 동시에 진행할 수있다”며 “모바일 기기에서의 AI 활용 영역을 더욱 넓히게 될 것”이라고 말했다.

이번 GANPU는 삼성전자가 주최하는 과학기술 분야 논문대회 휴먼테크논문대상에서 발표돼 ‘서킷 디자인’(Circuit Design) 부문 금상을 수상했다.

류준영 기자 joon@

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