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[IT뉴스]뇌처럼 생각하는 칩, 신호 흐름 ‘순간’에 읽었다

온카뱅크관리자

2025-10-29 12:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KIST 
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 <img alt="KIST는 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현해 신경망 연결 구조를 기존보다 2만 배 빠르게 실시간 분석하는 기술을 개발했다. 연구에 참여한 박종길 선임연구원과 김대영 학생 연구원. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120157911jhze.png" data-org-width="680" dmcf-mid="3kcIUjV7eY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120157911jhze.png" width="658">
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 KIST는 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현해 신경망 연결 구조를 기존보다 2만 배 빠르게 실시간 분석하는 기술을 개발했다. 연구에 참여한 박종길 선임연구원과 김대영 학생 연구원. KIST 제공
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 뇌가 정보를 처리하는 방식을 본뜬 반도체가 신경세포들이 서로 어떤 순서로 신호를 주고받는지를 실시간으로 분석할 수 있게 됐다.
 한국과학기술연구원(KIST)은 박종길 반도체기술연구단 선임연구원팀이 기존 기술보다 최대 2만 배 빠르게 뇌 신경망의 연결 구조를 분석하는 ‘온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템’을 개발했다고 29일 밝혔다.  
 연구 성과는 국제전기전자공학회(IEEE) 재활공학 분야 학술지 '신경시스템 및 재활공학'에 7월 28일 게재됐다.
 ‘뉴로모픽(Neuromorphic)’ 기술은 뇌의 신경망 구조와 학습 방식을 모방한 차세대 인공지능 반도체다. 수많은 신호를 동시에 처리하는 병렬 연산으로 적은 에너지로도 높은 효율을 낼 수 있어 미국과 유럽 등은 기술 주도권 확보를 위해 경쟁적으로 투자하고 있다. 하지만 아직은 대중적으로 확산시킬 대표적인 활용 사례가 부족해 상용화가 더디다.
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 <img alt="뉴로모픽 시스템을 활용한 실시간 신경망 분석 방법의 원리. (a)는 뉴로모픽 시스템의 실시간 뇌 신경망 분석 과정을, (b)는 STDP 학습방법을 통해 흥분성·억제성 연결을 모두 분석하는 원리를 나타낸다. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120159334cxhb.png" data-org-width="680" dmcf-mid="HDFdCVHldL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120159334cxhb.png" width="658">
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 뉴로모픽 시스템을 활용한 실시간 신경망 분석 방법의 원리. (a)는 뉴로모픽 시스템의 실시간 뇌 신경망 분석 과정을, (b)는 STDP 학습방법을 통해 흥분성·억제성 연결을 모두 분석하는 원리를 나타낸다. KIST 제공
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 연구팀이 개발한 실시간 신경망 해석 기술은 이런 한계를 극복한 사례로 평가받는다. 연구팀은 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현했다. 뇌의 신경세포는 신호를 주고받을 때 시차에 따라 연결 강도를 조절한다.
 연구팀은 이 원리를 공학적으로 모사해 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP)’ 회로를 설계했다. 덕분에 모든 신호를 저장하지 않고도 신경망의 연결 상태를 실시간으로 학습하고 분석할 수 있다.
 기존 방식은 신경세포의 활동을 오랫동안 기록한 뒤 통계적으로 계산해야 했기 때문에 신호량이 많은 대규모 뇌 환경에서는 속도와 메모리 한계로 실시간 분석이 사실상 불가능했다.
 KIST 연구팀은 이 한계를 해결하기 위해 STDP 회로를 구현할 때 필요했던 대규모 메모리 구조를 없애는 새로운 학습 방식을 고안했다. 그 결과 적은 메모리로도 대규모 신경망을 빠르게 분석할 수 있는 구조를 완성했다.
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 <img alt="뉴로모픽 시스템에서 수행한 뇌 신경망 분석 실험 결과로 뉴로모픽 시스템이 신경망을 학습하며 실제 연결이 있는 위치와 연결이 없는 위치의 뉴런간 연결이 구분되는 모습을 보여준다. KIST 제공 " class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120200607znas.png" data-org-width="680" dmcf-mid="XuqNYM0Hdn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/29/dongascience/20251029120200607znas.png" width="658">
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 뉴로모픽 시스템에서 수행한 뇌 신경망 분석 실험 결과로 뉴로모픽 시스템이 신경망을 학습하며 실제 연결이 있는 위치와 연결이 없는 위치의 뉴런간 연결이 구분되는 모습을 보여준다. KIST 제공 
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 박종길 KIST 선임연구원은 “이번 성과는 뉴로모픽 컴퓨팅이 실제 문제를 해결하는 강력한 도구로 발전하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “단순하고 확장성이 높은 하드웨어 구조 덕분에 앞으로는 생각만으로 기기를 제어하거나 특정 뇌 기능을 복제하는 것은 물론 시간 순서와 원인·결과 관계가 중요한 복잡한 센서 신호를 실시간으로 분석해 자율주행차나 위성통신 등 첨단 AI 분야에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
 연구팀은 향후 이 시스템을 발전시켜 ‘생각만으로 기기를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)’의 핵심 기반 기술로 발전시킬 계획이다. 또 복잡한 센서 신호를 빠르게 해석해야 하는 자율주행차, 드론, 위성통신 등에도 응용할 수 있을 것으로 내다봤다.
 &lt;참고자료&gt;
 -doi.org/10.1109/TNSRE.2025.3583057
 [조가현 기자 gahyun@donga.com]
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