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효율적으로 사람 얼굴 인식하는 인공지능 시스템 K-EYE 개발해
인공지능에 사용해온 기존 반도체 칩보다 전력 소모 크게 줄어들어 … 얼굴의 유무 분석해 센서 작동을 조절하는 등 효율 향상
[438호] 2017년 09월 12일 (화) 곽지호 기자 jim9611@kaist.ac.kr

 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 딥 러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 반도체 칩인 CNNP(Convolutional Neural Network Processor)와 이를 내장한 인공지능 얼굴인식 시스템인 K-EYE를 개발했다. 이번 연구는 지난 2월 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표되었다.

새로운 칩 개발로 전력 소모 낮아져
연구팀은 딥 러닝*을 사용해 새로운 얼굴인식 인공지능을 개발하였다. 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 기존 반도체는 보통 5W 정도의 전력을 필요로 하기 때문에 스마트폰과 같은 이동형 기기에서 사용하기에는 어려움이 있었다. 이번에 개발한 반도체 칩은 기존보다 약 10,000분의 1인 0.6mW의 전력을 소모하며, 전력 외의 연산 측면에서도 성능이 향상되어 이동형 기기에서도 사용이 가능하다. 딥 러닝에서는 행렬의 합성 곱을 연산하는 기능이 핵심적인데, 연구팀은 같은 역할을 하는 칩을 1024개 배열함으로써 연산 속도까지 향상시켰다. 또한, 기존의 메모리는 가로 방향의 정보를 잘 인식하였지만 세로 방향의 정보는 잘 인식하지 못하였는데, 연구팀은 특수 메모리인 T-SRAM(Transpose-read SRAM)을 개발해 이 문제도 해결했다. 이렇게 개발된 칩은 기존보다 낮은 전압으로도 작동하여 전력 소모가 매우 적다.

사람의 얼굴 인식해 작동 여부 판단
K-EYE의 또 다른 핵심기술은 이미지 센서다. 연구팀은 카메라 센서와 함께 얼굴의 존재 유무를 판단하는 회로를 동일한 칩에 집어넣어 빠르게 얼굴을 인식할 수 있게 하였다. 이미지 센서는 합성곱 신경망 알고리즘으로 작동하며, 약 95%의 정확성을 가지고 있다. 또한, 이번 이미지 센서는 얼굴의 유무를 자체적으로 판단해 얼굴이 있을 때만 센서를 작동시킴으로써 대기 전력을 낮추었다. 아날로그 프로세싱으로 배경과 얼굴을 구분한 후, 디지털 프로세싱으로 일부 영역에서만 얼굴 인식을 수행하기 때문에 보다 효율적인 작동이 가능하다. 자연스럽게 전체적인 전력 소모는 큰 폭으로 줄어들었다.

휴대성 높은 얼굴 인식 기기 제작해

이번에 연구팀이 개발한 K-EYE는 사람의 얼굴을 인식하여 미리 저장된 정보로부터 사람을 구분한 뒤 해당 인물의 이름, 직업 등의 정보를 표시해준다. K-EYE는 블루투스** 통신 기능을 사용하여 기존 스마트폰에 바로 연동도 가능하다. 이외에도, 연구팀은 스마트폰 등과 같은 단말기에 K-EYE를 부착하여 사용할 수 있도록 제작한 K-EYEQ를 개발하였다. K-EYEQ는 미리 저장된 사용자의 얼굴을 인식하면, 스마트폰의 화면을 자동으로 켜는 등 편리함을 높였다. 또한, 인식된 얼굴이 실제 사람의 얼굴인지 혹은 사람 얼굴을 찍은 사진인지 구분하여 작동 여부를 판단하는 기능도 가지고 있다.

스마트폰 보안 장치 등에 활용될 전망
이번에 개발한 기술은 저전력으로 작동해 상시 얼굴 인식을 진행할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용이 가능하다. 예를 들어, K-EYE를 차량에 설치하면 데이터에 저장된 운전자가 다가올 경우에만 자동으로 잠금 장치를 해제하도록 설정할 수 있다. 또한, 최근 상용화되고 있는 스마트폰을 이용한 결제 시스템과 연동할 경우, 결제가 한층 간편해진다.

유 교수는 “사람의 얼굴만을 인식하는 것이 아니라 몸짓, 손동작, 감정 등을 인식할 수 있는 기술을 개발할 것”이라며 “현재도 이러한 역할을 하는 소프트웨어가 개발되어 있지만 모바일 기기에서의 실행은 어려운 만큼, 앞으로 모바일 기기에서도 자체적으로 대상을 인식할 수 있는 기술을 개발하겠다”고 밝혔다.

딥 러닝*
인공 신경망을 기반으로 구축해, 컴퓨터가 데이터를 이용해 사람처럼 학습하게 하는 기계 학습 기술.

블루투스**
개인 근거리 무선 통신을 위한 산업 표준으로, 마이크로파 주파수 대역을 이용한다.

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