[CBC뉴스] 삼성미래기술육성사업이 지원하는 연구 과제가 최상위 국제학술지인 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)', '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 게재되며 성과를 인정받고 있는 것으로 밝혀졌다.

양희준 카이스트(KAIST) 물리학과 교수 연구팀은 멤리스터 소자를 기반으로 뇌의 기능을 모방해 글자를 인식할 수 있는 인공지능 센서를 개발했다.

연구 결과를 담은 '2차원 멤리스터에 기반한 언어 학습용 센서 내 축적 컴퓨팅(In-sensor reservoir computing for language learning via two-dimensional memristors)'제목의 논문은 뇌의 정보 처리 과정을 모방하는 뉴로모픽 기술에 새로운 방향을 제시한 성과를 인정받아 지난 14일(미국 현지시간) '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 게재됐다.

뇌 신경망은 신경세포인 뉴런과 뉴런과 뉴런 사이를 연결하는 시냅스 등으로 구성돼 있다.

시냅스는 뉴런에서 입력된 정보를 연산하고 학습하는 기능을 수행한다.

특히, 시냅스에서의 정보 처리는 대단히 효율적으로 이루어져 약 20W 수준의 에너지를 사용할 뿐이다.

예를 들어, 인간과 바둑 대국을 진행한 인공지능 프로그램은 인간의 2,800배에 달하는 약 56kW의 에너지를 소모하는 것으로 알려져 있다

시냅스 정보 처리가 효율적인 이유는 일을 많이 하는 부위의 시냅스 연결은 강해져 정보를 빠르게 처리하는 반면 그렇지 않은 부위의 연결은 끊어지는 '시냅스 가소성'이라 부르는 현상 때문이다.

사물인터넷(IoT), 엣지 컴퓨팅 등 적은 소비 전력을 필요로 하는 분야에서는 '시냅스 가소성' 현상을 포함한 인간의 뇌에서 일어나는 정보 처리 과정을 모방하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.

김종호 한양대학교 에리카(ERICA) 캠퍼스 재료화학공학과 교수 연구팀은 세균성 감염병을 신속하게 진단하고 치료할 수 있는 새로운 인공항체 기술을 개발했다.

한편 삼성미래기술육성사업은 우리나라의 미래를 책임지는 과학 기술 육성을 목표로 2013년부터 1조 5천억 원을 출연해 시행하고 있는 연구 지원 공익 사업이라는 것이다.

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CBC뉴스ㅣCBCNEWS 심우일 기자 press@cbci.co.kr