2025년 6월4일 출범한 이재명정부는 '인공지능(AI) 3강'을 달성 과제로 제시했다. 미국과 중국에 이어 AI 기술력을 강화해 미래 전략산업을 선점하기 위한 목적이다.

미국은 실리콘벨리의 창의력과 혁신을 무기로 일찌감치 AI 시대의 선도하기 시작했다. 1950년대 AI에 대한 개념을 정립한 이후 투자를 확대했다.

구글(Google)의 딥마인드가 개발한 알파고(AlpaGo)가 2016년 우리나라 바둑기사인 이세돌을 이겼을 때조차도 미국의 위력을 느끼지 못했다.

하지만 2023년 챗GPT(ChtGPT)가 나오며 일반인조차도 AI의 시대가 열렸음을 절감했을 정도로 충격이 컸다. AI는 검색보조부터 시작해서 전쟁무기까지 다양한 영역에서 활용되고 있다.

◇ 한국과학기술연구원(KIST)의 안보⸱재난안전기술단의 임무 소개

한국과학기술연구원(KIST)의 안보⸱재난안전기술단은 2010년 설립됐다. 국방 연구개발 제도개선, 국방 연구개발 과제화/연구지원, 군에 과학기술 지원 등의 임무를 수행하고 있다.

더불어 안보⸱재난안전기술단 소속 미래국방국가기술전략센터는 2022년 만들어졌다. '국방과학기술 혁신을 위한 국가 연구개발 투자전략 싱크탱크'로 비전을 설정했다.

주요 임무는 △과학기술정보통신부의 국방 연구개발(R&D) 투자정책 수립 지원 △국방적용 가능 민간R&D 역량 발굴-과제기획 △국방R&D 민관군 협력기반 마련 등이다.

이번에 소개할 기술은 차세대반도체연구소 인공뇌융합연구단 박종길 선임연구원(jongkil@kist.re.kr)이 수행한 '대규모 스파이킹 신경망 모사 디지털 뉴로모픽 시스템'이다.

◇ 두뇌의 동작 원리를 모사한 스파이킹 신경망을 구현할 수 있는 대규모 디지털 뉴로모픽 시스템 개발

인간의 두뇌의 동작 원리를 모사해 저전력으로 AI를 구현하는 스파이킹 신경망((Spiking Neural Network, SNN)을 실시간 대규모로 실행 가능한 대규모 디지털 스파이킹 신경망 뉴로모픽(Neuromorphic)) 시스템 기술을 소개한다.

SNN은 뉴런 간의 신호 전달을 스파이크를 통해서 진행하는 신경망 모델로서 전형적인 인공신경망과는 동작 형태에 차이가 있다.

또한 메모리와 프로세서를 통합하고 스파이크라는 이산적 신호를 통해 정보를 비동기적으로 처리함으로써 전력 소모를 획기적으로 줄인다. 

인간 두뇌의 동작 원리를 모사한 스파이킹 신경망을 구현할 수 있는 대규모 디지털 뉴로모픽 시스템을 개발했다. 

◇ 엣지 및 모바일 환경 등에서 구동하고자 하는 독립적인 AI 플랫폼의 폭발적인 수요 증가

소프트웨어 기반으로 구현한 인공지능 기술은 전력 소비 효율 측면에서 한계가 있다. 엣지 및 모바일 환경 등에서 구동하고자 하는 독립적인 AI 플랫폼의 폭발적인 수요 증가가 예상된다.

저전력으로 온칩에서 실시간 학습이 가능한 뉴로모픽 반도체의 개발이 필요하다. 시간 정보를 포함하는 부동소수점 연산 방식을 이용해 디지털 뉴런의 설계 집적도와 동적 전력 소모를 낮추는 설계 기술을 개발했다.

집적도가 높은 대규모 디지털 뉴로모픽 시스템을 설계한 이후 완성했다. 현재 개발된 기술은 특허를 출원 중이다. 

▲ 제안하는 뉴런의 설계 방법 및 동작원리 [출처=한국과학기술연구원]

▲ 제안하는 방식으로 예상되는 전력 효율성 [출처=한국과학기술연구원]
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