카이스트(KAIST)는 전기및전자공학부 유회준 교수가 이끄는 PIM 반도체 설계 연구센터(AI-PIM)가 유수 학계에서 인정한 5종의 최첨단 인공지능(AI) 반도체 설계자산(IP)을 개발했다고 밝혔다.

심층신경망 추론 및 센서퓨전 기술을 통해 사진으로부터 3D 공간정보 추출하고 물체를 인식해 처리하는 AI칩은 KAIST에서 세계 최초로 개발해 SRAM 프로세스인메모리(PIM) 시스템에 필요한 기술을 IP화 한 것이다.

KAIST PIM 반도체 설계연구센터는 이 IP를 포함해 ADC, PLL 등 총 5종의 PIM IP를 확보하고 이달 28일 웹사이트를 오픈해 연구자들이 공유할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 

3D 공간정보에 물체를 식별해 해당 물체의 위치 및 각도를 추적하는 3D 물체인식 기술은 자율주행, 자동화 기술, 개인용 증강/가상현실(AR/VR) 등과 같은 3D 애플리케이션에서 사용하는 핵심기술이다.

기존 ToF 센서를 활용해 센서 뷰 내에 있는 모든 물체에 대한 정밀한 3D 정보를 추출하는 것은 전력소모가 커 스마트폰 등 배터리 기반 모바일 장치에서는 사용하기 어렵다. ToF 센서는 특정 측정 환경에서 3D 정보가 손실되는 문제와 데이터 전처리 과정에 시간이 소요된다.

연구팀은 카메라와 저전력 거리센서(64픽셀)를 사용해 3D 공간정보를 생성했고, 모바일에서도 3D 앱 구현이 가능한 반도체(Depth Signal Processing Unit, DSPU)를 개발했다. 

모바일 기기에서 저전력 센서를 활용한 3D 정보 처리 시스템을 구동하면서 실시간 심층신경망 추론과 센서퓨전 기술을 가속하기 위해서는 다양한 핵심기술이 필요하다. DSPU는 ToF 센서에 의존했던 3D 물체인식 가속기 반도체 대비 63.4% 낮춘 전력소모와 53.6% 낮춘 지연시간을 달성했다고 연구팀은 전했다.

PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)의 소장인 유회준 교수는 “이번 연구는 저가의 거리센서와 카메라를 융합해 3D 데이터 처리를 가능하게 한 AI칩을 IP화했다는 점에서 의미가 크다”며 “모바일 기기에서 AI의 활용 영역을 넓혀 다양한 분야에 응용 및 기술이전을 기대하고 있다”고 연구의 의의를 설명했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업을 통해 진행됐다.