스마트폰서 AI 활용 `고해상도 이미지` 만든다

유회준 KAIST 교수 연구팀
GAN 저전력·고효율 처리
AI 반도체 'GANPU' 개발

국내 연구진이 모바일 기기에서 영상 합성과 이미지 복원 등에 필요한 연산을 빠르게 처리할 수 있는 AI(인공지능) 반도체를 개발했다. 하나의 칩에서 이미지 인식, 추론, 학습, 판단 등을 고효율·저전력으로 구현할 수 있어 모바일 기기의 AI 활용도를 넓히는 데 기여할 것으로 기대한다.

KAIST는 유회준 교수 연구팀은 생성적 적대 신경망(GAN)을 저전력, 고효율로 처리하는 AI 반도체인 'GANPU' 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.

생성적 적대 신경망은 가짜를 생성하는 딥러닝 네트워크와 이를 감별하는 딥러닝 네트워크가 서로 경쟁하면서 학습하는 AI 기술로, 최종적으로 진짜와 구별하기 힘든 가짜 데이터를 만든다. 최근 문제가 되고 있는 '딥 페이크' 역시 생성적 적대 신경망을 적용한 AI 기술이다.

기존 AI 기술은 물체 인식과 추론, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용됐다. 하지만, 생성적 적대 신경망은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등에 널리 쓸 수 있고, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램에도 활용할 수 있어 산업계와 학계에서 주목받고 있다.

다만, 기존 딥러닝 네트워크와 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이뤄져 연산 속도를 높이기 어렵고, 고해상도 이미지의 경우 많은 연산량이 요구된다. 연산 능력이 제한적이고, 사용 메모리 용량이 작은 스마트폰과 같은 모바일 기기에서 소프트웨어만으로 구현할 수 없는 한계가 있다.

연구팀은 단일-심층 신경망은 물론 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리하면서 모바일에서 학습이 가능한 AI 반도체를 개발했다. 이 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고, 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망을 스스로 학습할 수 있다.

또한 기존 최고 성능을 보인 심층 신경망 학습 반도체에 비해 에너지 효율이 4.8배 뛰어나다.

연구팀은 이 반도체를 활용해 태블릿 카메라로 찍은 사진에서 머리, 안경, 눈썹 등 17가지 특징을 추가하거나, 지우라고 입력하면 이를 자동으로 수정해 완성하는 얼굴 수정 시스템은 만드는 데 성공했다. 유회준 KAIST 교수는 "모바일 기기에서 AI 활용 영역을 크게 확장할 수 있게 돼 앞으로 이미지 생성과 복원 등을 포함한 다양한 분야에 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.

이 연구성과는 지난달 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제고체회로설계학회(ISSCC)'에서 발표돼 큰 관심을 모았다.

이준기기자 bongchu@dt.co.kr