KAIST 유회준 교수팀이 개발한 초전력 인공지능 얼굴인식 시스템 ‘K-Eye’.KAIST 제공
KAIST 전기및전자공학과 유회준 교수팀은 ‘얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서’와 얼굴 인식 처리 칩 ‘CNNP’을 개발해 이를 기반을 초저전력 얼굴 인식 디바이스 ‘K-Eye’를 제작했다고 13일 밝혔다.
그동안 개발된 인공지능 기술은 속도가 느리고 고전력으로 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있었다. 이에 고속·저전력으로 구동하기 위한 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이었다.
연구팀이 개발한 반도체 칩은 ‘얼웨이즈 온’ 이미지 센서와 ‘CNNP’ 얼굴 인식 처리 칩이다. 이 칩들은 세계 최저 전력으로 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있다.
‘얼웨이즈 온 이미지 센서’는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단해 얼굴 인식이 될 때에만 작동, 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다. 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어토록 해, 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행한다.
‘CNNP’는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 한다.
CNNP칩은 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동 및 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과 전송 등 3가지의 핵심 기술이 사용됐다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 딥러닝 알고리즘인 ‘알파고’에 사용된 GPU에 비해 5000분의 1정도인 0.6mW만을 소모한다.
연구팀은 이 칩들을 이용해 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 확인할 수 있는 웨어러블 디바이스 ‘K-Eye’를 제작했다.
K-Eye는 얼굴 이미지를 촬영해 얼굴 인식 알고리즘을 수행한 뒤 블루투스 또는 USB 인터페이스를 통해 스마트폰과 컴퓨터로 전송한다.
스마트폰 전용으로 개발된 ‘K-EyeQ’는 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 자동으로 켜져 그 인물과 관련된 정보를 제공한다.
K-Eye 기기들은 1mW(밀리와트) 내외의 적은 전력으로 구동이 가능하다.
유회준 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
이번 연구성과는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
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