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농촌진흥청, “전방 100m 트랙터 근접 중” 농업기계 주행 정보, 표지판에 띄워 사고 줄인다[사례] 농업인 ㄱ씨는 농업부산물을 트랙터로 옮기다 트랙터가 전복되면서 트랙터에 깔렸다. 지나가던 마을주민 ㄴ씨가 발견해 구급차로 병원에 옮겼으나 발견이 늦어 사망했다. 농촌진흥청은 사물인터넷(IoT) 기술을 접목한 ‘농업기계 사고 예방 기술’ 사업화를 추진한다. 지난 5년간 우리나라 농업기계 교통사고 사망자는 연평균 100여 명으로 일반 교통사고보다 치사율이 8배 높아 사전 예방이 중요하다. 이에 농촌진흥청은 2019년 정보통신기술(ICT)과 사물인터넷(IoT)을 접목해 ‘농업기계 사고 예방 기술’을 개발하고 현장 실증을 거쳐 2021년부터 2023년까지 3년 동안 신기술보급사업으로 진행했다. ‘농업기계 사고 예방 기술’은 농업기계에 붙인 단말기와 도로에 설치한 엘이디(LED) 주행 안내표지판 간의 근거리 무선통신을 기반으로 한다. 주행 안내표지판에 농업기계 접근이 감지되면 어떤 농업기계인지, 접근 거리와 속도는 얼마나 되는지 등 정보가 문자와 이미지로 표시된다. 이를 본 일반차량 운전자는 감속하거나 주의해 운전할 수 있도록 도와준다. 농촌진흥청은 농업기계 운행이 빈번하고 사고 위험이 있는 전국 14개 지역에 농업기계 주행 안내표지판 33개와 농업기계용 단말기 610대를 설치했다. 농업기계 주행 안내표지판과 농업기계용 단말기를 설치한 곳 중 전남 장흥 3개 마을을 대상으로 설치 전후 일반차량 2,454대의 평균속도를 비교했다. 그 결과, 평균속도가 최소 11% 줄었으며, 60km/h 도로에서 과속차량도 25% 줄었다. 인천 계양, 전남 장흥, 전북특별자치도 남원 3개 지역에서 설치 전과 비교했을 때 농업인이 느끼는 교통안전 체감도는 42~150% 높아진 것으로 조사됐다. 농촌진흥청은 이와 함께 ‘농업기계 전도·전복(넘어짐·뒤집힘) 사고 감지 알람 기술’을 개발해 농업기계용 단말기에 추가했다. 농작업 특성상 홀로 작업하는 경우가 많아 인적이 드문 장소*에서 쓰러짐, 뒤집힘 등 농업기계 사고가 발생했을 때 구조 신고가 늦어져 사망 등 위급상황이 발생하기도 한다. 단말기 내 감지기(센서)가 사고를 감지하면 사고자의 휴대전화 애플리케이션으로 사고정보를 전달한다. 사고자가 20초간 응답하지 않으면 미리 등록된 제3자(보호자) 또는 농업기술센터 등 관계기관으로 사고정보를 발송해 조치할 수 있도록 했다. 또한, 농업기계 전도 위험 경사 감지 알림, 위험 상황 시 긴급 호출 기능 등을 함께 추가해 종합적으로 농업기계 사고를 감지하고 위급상황에 대응할 수 있도록 했다. 현재 이 기술을 농촌 지역에서 가장 많이 사고가 발생하고 있는 주행형 농업기계인 트랙터, 경운기 2종을 대상으로 적용 중이다. 앞으로는 다른 주행형 농업기계 기종에도 적용할 수 있도록 기술 개선에 나설 계획이다. 또한, 이 기술을 표준화해 제품으로 만들 수 있도록 농업기계 주행 안내표지판을 교통안전시설 규격에 추가하거나 농업기계 사고 감지 정보를 119 응급출동과 연계하는 방안을 관련 부처와 협의하고 있다. 농촌진흥청 농업공학부 조용빈 부장은 “앞으로도 인공지능, 사물인터넷 등 첨단 신기술을 접목한 다양한 연구를 추진해 농업인뿐만 아니라 국민의 안전까지 챙길 수 있는 기술 확산과 보급 기반 마련에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
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행정안전부, 전국 13개 정부청사 시설관리, 데이터 기반 시스템 구축으로 효율성 높였다행정안전부 정부청사관리본부(본부장 김광휘)는 7일, 디지털플랫폼 정부 구축 정책에 맞춰 디지털 기술을 정부청사 시설관리에 접목한 ‘정부청사 시설관리시스템(G-FMS, Government Facility Management System)’을 구축했다고 밝혔다. 정부청사 시설관리시스템 구축 전, 정부청사 시설관리는 종이문서 작성에 의존하는 수기관리 방식이었고 각 청사별로 업무처리 방식이 달랐다. 이에 따라, 정부청사관리본부는 시설관리의 효율성을 높이고 안전하고 편리한 업무환경 조성을 위해 데이터 기반의 디지털 통합플랫폼을 구축했다. 정부청사 시설관리시스템 구축은 5년 동안(’19년~’23년) 총 17억 원을 투입, 주요 시설관리 4대 분야 10개 기능* 개발을 완료했다. 2019년에는 전 청사 시설관리 업무 프로세스 개선을 통해 표준화 작업을 완료하고, 2020년부터 2023년까지 주요 기능을 추가 개발해 정부청사에 필요한 디지털 업무환경을 갖추었다. 【 2019년 업무 표준화 작업으로 디지털 업무환경 기틀 마련 】 먼저, 정부청사관리본부는 시설관리 중심이 되는 ▲시설점검▲보수▲자재▲장비 등 업무체계를 통일성 있게 표준화했고, 종이 자료 위주의 데이터를 전자 문서로 대체했다. 이를 통해 시설 관련 데이터 검색, 자재ˑ장비 수급 상황, 시설불편 민원 등을 보다 빠르고 정확한 업무처리가 가능하도록 업무 효율성을 높였다. 【 2020년~2022년 에너지·시설점검(비콘)·산업안전 등 디지털플랫폼 구축 】 다음으로, 시설관리 업무 표준화에 이어서 에너지 사용량, 계측기구 보유현황, 비콘 기술 도입, 산업안전 보건관리 등을 추가 개발했다. 이에 따라 건물별 에너지 사용량 확인이 가능해졌으며, 계측기구의 철저한 자산관리로 불필요한 추가 구매를 줄일 수 있어 예산 절감이 기대된다. 또한, 시설점검 업무를 카드형 접촉(NFC) 방식에서 근무자 위치기반 비콘(Beacon) 기술로 발전시켜 시설 서비스 질이 한층 향상됐다. 아울러 2022년부터 시행된 중대재해처벌법에 맞춰 2,600여 명 공무직원들의 안전의식 고취와 산업재해 예방을 위해 안전보건사항 홍보, 건강이력 모니터링 등을 할 수 있도록 산업안전보건 서비스 기능도 대폭 강화했다. 【 2023년 인사·급여 시스템 탑재로 정부청사 시설관리시스템 완성 】 특히, 2023년에는 정부청사 공무직원들의 인사정보나 급여 계산 등을 수기 처리하던 것을 시스템에 적용하여 업무프로세스를 개선했다. 이를 통해 인사정보 통합관리, 임금 자동 계산으로 정확한 업무처리 및 행정 효율성이 향상됐다. 정부청사관리본부는 5년에 걸친 정부청사 시설관리시스템 구축이 완성됨에 따라 시설관리체계가 강화되어 정부청사를 방문하는 국민과 입주직원 모두가 편리한 시설 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한, 시스템 구축으로 종이 문서 사용이 없어져 연간 A4용지 약 60만 매 절감, 탄소 배출량 약 1.7tCO2 감축을 통한 온실가스 저감 효과도 기대된다. 김광휘 정부청사관리본부장은 “이번 정부청사 시설관리시스템 구축을 계기로 수요자 중심의 더 안전하고 편리한 스마트한 청사를 구현하여 국민과 입주직원 모두가 만족할 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.
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국립종자원-경상북도농업기술원, 종자산업 발전과 과수화상병 예방에 힘 모으기로국립종자원(원장 김기훈)은 경상북도농업기술원(원장 조영숙)과 경북지역의 벼·콩 등 보급종 종자의 고품질 품종 확대와 과수화상병 예방을 위해 3월 6일 경북 김천시 소재 국립종자원에서 업무협약을 체결했다. 경북지역은 주요 식량작물인 벼, 콩 생산량이 전국 17개 광역시도 중 4위에 해당하고 사과 묘목 생산의 70% 이상을 차지하고 있어, 이번 협약은 지역 식량작물 생산 농가의 소득안정과 함께 전국적인 과수화상병 예방에도 중요한 의미를 갖는다. 아울러 양 기관이 보유하고 있는 전문인력·시설·장비를 활용하여 품종식별 유전자검사, 식물 신품종 심사 등에 활용할 신기술 개발에도 힘을 모을 예정이다. 주요 협약 내용은 ▲ 경북 농업 경쟁력 향상을 위한 고품질 식량 종자 품종 육성 및 공급 ▲ 지역 묘목 주산지 중심 과수화상병 확산 방지를 위한 예방 활동 ▲ 종자 검정, 품종식별 유전자 검사 기술 개발 및 공유 ▲ 식물 신품종 보호 심사기술, 재배시험 업무 협력 및 교류 ▲ 종자산업 맞춤형 인력양성을 위한 교육 과정 발굴 및 기술 지도 등이다. 국립종자원 김기훈 원장은 “세계적인 이상기후에 따른 병해충 확산과 주요 지역의 분쟁으로 인한 식량안보 중요성이 더욱 증대되고 있는 점을 감안, 이번 업무협약이 경북지역의 안정적인 농업발전의 기반이 되고, 나아가 대한민국 종자산업 발전을 견인하길 희망한다.”라고 밝혔다.
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과학기술정보통신부, 3월 과학기술인상, 서울대 김대덕 교수 선정과학기술정보통신부와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 3월 수상자로 서울대학교 약학대학 제약학과 김대덕 교수를 선정했다고 밝혔다. ‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정하여 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상이다. 과기정통부와 연구재단은 김대덕 교수가 나노입자를 이용한 항암제 표적화 연구를 통해 나노 약물전달시스템(drug delivery system) 연구의 새로운 패러다임을 제시한 공로를 높이 평가했다고 밝혔다. 세계적으로 나노물질 기반의 약물전달시스템을 이용하여 항암제를 암조직에만 효과적으로 전달하고 부작용을 줄이기 위한 표적화 연구가 활발하다. 하지만, 기존의 설계 방법으로 제작한 나노 약물전달시스템은 종양으로 전달률은 높지만 크기가 커서 신장을 통해 체외로 배설이 불가능하다. 그 결과 간이나 비장 같은 정상조직이 약물에 노출될 가능성이 존재하여 잠재적인 독성 문제 우려로 임상 적용이 제한적이었다. 김대덕 교수는 신장으로 배설 가능한 크기의 초소형 나노 약물전달시스템 제형을 개발하여 약물의 암조직 표적성은 유지하면서 일반 장기로의 축적을 최소화하는 약물전달시스템의 새로운 패러다임을 제시했다. 김 교수팀이 개발한 나노 약물전달시스템 제형은 크기가 7나노미터 보다 작아 신장을 통해 배설이 가능하며, 나노입자 구조의 최적화 설계로 약물을 암조직에 균질하게 침투시키는 동시에 종양 조직과 정상 조직에 대한 잔류 정도를 선택적으로 조절할 수 있다. 또한 새로운 나노 약물전달시스템 제형은 주사제 등 의약품 첨가제로 사용되며 안정성이 입증된 사이클로덱스트린(cyclodextrin)을 기반으로 개발되어 임상 적용 가능성을 높였다. 관련 연구 성과는 국제학술지 ‘네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)’에 2023년 8월 게재됐다. 김대덕 교수는 “이번 연구를 통해 새로운 약물전달시스템 제형이 암조직 표적화 능력을 유지하며 일반 장기로의 축적을 최소화할 수 있음을 입증하여 향후 다양한 질환에도 활용 가능할 것으로 예상된다”라며 “이번 연구 결과가 나노 약물전달시스템 연구 분야의 새로운 전략이 되길 기대한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
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과학기술정보통신부, 모의해킹 훈련에 참여할 화이트해커 선발과학기술정보통신부는 최근 공공기관을 대상으로 한 사이버 공격에 효과적으로 대응하기 위하여 본부 및 소속 ․ 산하기관(65개)을 대상으로 ‘2024년 사이버 위기대응 훈련’ 을 추진(3월~11월)할 계획이다. 올해에는 기업의 화이트해커와 대학의 우수 학생인력(15명 내외 선발 예정)이 연합팀을 구성하여 소속 ‧ 산하기관의 정보시스템에 대한 모의해킹을 시도함으로써 훈련효과를 극대화할 예정이다. 이를 위하여 과기정통부는 국내 대학교 및 대학원에 재학 중인 학생(개인 및 해킹동아리 등)을 대상으로 화이트해커로 활동할 참가자(15명 내외)를 모집한다. 이를 통해 참여 학생에게 기업 화이트해커의 노하우를 전수(멘토링)하고 실전 교육기회를 제공하는 등 이들이 글로벌 사이버 인재로 성장할 수 있도록 지원할 계획이다. 과기정통부는 ’24년에 글로벌 사이버안보 환경에 대응할 수 있도록 5가지 종류의 사이버 모의 훈련을 선정하고 65개 소속 ․ 산하기관의 시스템 및 정보보안 관련자뿐만 아니라 전 직원(4만여 명)을 대상으로 훈련을 실시한다. 이를 통해 사이버 공격은 물론 데이터센터 화재 및 정부전산망 장애 등과 같은 위기상황에 신속하게 대응할 수 있도록 기관 대응 역량을 제고할 계획이다. 과기정통부 이창윤 제1차관은 “소속 ‧ 산하기관이 보유하고 있는 우수한 연구 성과를 해커로부터 보호하기 위해 체계적인 사이버 위기대응 훈련을 지속적으로 추진하고 사이버 보안 분야 학생들에 대한 지원도 함께 병행해 나갈 계획이다.” 라고 밝혔다.
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과학기술정보통신부, 인공지능 지역확산 추진과학기술정보통신부는 인공지능을 전 지역, 전 산업으로 확산하고 지역 경제 재도약을 위해 추진해 온 초광역 협업 신규사업의 공모 절차를 3월 7일 개시한다고 발표했다. 동 사업은 정부가 민․관 협력을 통해 국가․사회 디지털 혁신의 근간인 AI․데이터 등 핵심 기반을 강화하고, 수도권과 지역 간 인공지능 격차 해소를 통해 지역 경제 재도약을 견인하기 위해 추진된 사업으로, ’23년 강원․충청권에 이어 ’24년 영남․호남권 2개 권역 신규사업으로 인공지능을 지역에 본격 확산하기 위한 실행 기반을 갖추게 됐다. 그간 각 지자체들은 권역 간 협업을 통해 현장 수요 중심으로 과제를 기획했고, 과기정통부는 과제 기획에 대한 전문컨설팅, 예산확보 및 과제 간 협업 등을 지원해 왔다. 올해 추진되는 사업은 혁신적 AI기술을 ①제조업(영남권) 및 ②농업(호남권) 분야에 융합하여 각 지역의 보유한 장점을 극대화하고, 직면한 현안 해결과 산업 체질 개선을 통해 지역 경제의 발전과 디지털 전환 산업 생태계를 조성하는 것에 최종 목표를 두고 있다. ① 제조업 AI기반 조성 사업은 영남권에서 두텁게 조성된 제조기업이 보유한 데이터를 기반으로 제조업 현안 해결을 위한 AI솔루션 개발·실증 등을 통해 제조업 AI혁신과 지역기업 역량 강화를 지원하며, ’24년 국비 100억원(’24년~’26년, 3년간 총 300억원 예정)이 투입된다. ② AI융합 지능형 농업 생태계 구축 사업은 농업 인프라가 우수한 호남권을 중심으로 농기계 원격자율작업, 노지 정밀농업 등 AI솔루션 실증·확산과 통합 관제 시스템 개발 등 AI융합 지능형 농업을 지원하며 ’24년 국비 93.5억원(’24년~’28년, 5년간 총 300억원 예정)이 투입된다. 과기정통부 엄 열 인공지능기반정책관은 “작년 강원․충청권에 이어 올해 영남․호남권 사업 추진은 지역 AI확산의 실질적 이행을 위한 정부의 강력한 의지와 지역과의 소통과 협업이 함께 일구어낸 성과”라면서, “앞으로도 디지털 확산을 위한 인공지능 융합・확산 과제를 지속적으로 발굴하여, 인공지능의 전 산업 내재화와 전 국민이 체감할 수 있는 일상화를 앞당기고 지역 경제 재도약을 통한 국가 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다”라고 밝혔다. 동 사업의 공모기간은 ’24.3.7.(목) ~ 4.8.(월)이며, 공고문은 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원 홈페이지에서 확인할 수 있다.
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과학기술정보통신부, 제로트러스트 첨단항공교통 보안 등 사이버보안 국제표준을 우리나라가 선도하다!과학기술정보통신부는 2월 20일부터 3월 1일까지 스위스 제네바에서 개최된 국제전기통신연합 전기통신표준화 부문(ITU-T) 정보보호연구반(SG17, 의장: 순천향대 염흥열교수) 국제회의에서 우리나라가 제안한 제로트러스트 보안, 첨단항공교통 데이터 보안 등 신규 표준 과제 9건이 승인됐으며, 차량용 에지 컴퓨팅 보안 등 총 6건의 표준화 승인 성과(사전채택 2건, 최종승인 4건)가 있었다고 밝혔다. 이번 국제회의에는 전 세계 55개 회원국 330여명(온·오프라인 병행)의 전문가가 참석한 가운데, 우리나라는 50여명의 전문가가 참가하여 국내 사이버보안기술을 국제표준에 반영하기 위해 열띤 토론을 펼쳤다. 우리나라에서 개최된 지난 SG17 국제회의(‘23.8월, 일산 킨텍스)에서는 제로트러스트, 소프트웨어공급망보안, 인공지능 보안 등 차세대 표준화 주제에 대한 글로벌 합의를 도출했다. 이에 대한 후속조치로 이번 SG17 국제회의에서 우리나라는 미국과 긴밀한 협력을 통해 개발한 ▲제로트러스트 보안에 대한 표준 과제를 신규 제안하여 승인받았다. 이를 포함하여 ▲첨단항공교통 환경에서의 데이터 보안, ▲원격 생체인증 등에 대한 신규 표준 과제 9건을 제안하여, 9건 모두 승인되는 성과를 거두었다. 또한, 우리나라가 국내 산·학·연을 중심으로 다년간 주도적으로 개발해 온 ▲차량용 에지 컴퓨팅 환경을 위한 보안, ▲비식별화 처리된 데이터의 결합을 위한 보안 등 총 2건의 보안 가이드라인도 국제표준으로 사전채택됐다. 아울러, 한국정보통신기술협회(TTA)의 ICT 표준 자문서비스를 통해 국내 중소기업이 정보보호 국제표준전문가들의 자문을 받아 지속적으로 개발해 온 ▲모바일 단말을 이용한 서버 인증 국제표준이 최종승인됐다. 이를 포함해 ▲디지털 금융 서비스를 위한 보안 보증, ▲지능형교통시스템 통신 디바이스 소프트웨어 업데이트 보안, ▲IoT 기기 및 게이트웨이의 보안 등 총 4건의 국제표준이 회원국 회람 결과 이견 없이 최종승인됐다. 과기정통부 류제명 네트워크정책실장은 “12대 국가전략기술 중 하나인 사이버보안에 대한 글로벌 표준화 리더십을 점차적으로 확대하고, 산·학·연과 지속적으로 협력하여 제로트러스트, AI 보안, SW 공급망 보안 등 차세대 보안 표준화를 국제사회에서 선제적으로 주도할 수 있도록 지원하겠다.”고 밝혔다.
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과학기술정보통신부, 뉴로모픽 컴퓨팅 기반의 초저전력 거대 언어모델 AI반도체 상보형-트랜스포머 개발과학기술정보통신부는 KAIST(총장 이광형) PIM반도체 연구센터와 인공지능반도체 대학원 유회준 교수 연구팀이 400밀리와트 초저전력을 소모하면서 0.4초 초고속으로 거대 언어 모델을 처리할 수 있는 인공지능 반도체인 ‘상보형-트랜스포머 (Complementary-Transformer)’를 삼성 28나노 공정을 통해 세계 최초로 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 그동안 다량의 GPU와 250와트의 전력소모를 통해 구동되는 GPT 등 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 4.5mm x 4.5mm의 작은 한 개의 AI 반도체 칩 상에서 초저전력으로 구현하는 것에 성공했다. 특히 인간 뇌의 동작을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 기술, 즉 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neutral Network, SNN)을 활용하여 트랜스포머 동작을 구현한 것이 특징이다. 김상엽 박사가 제 1저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 19일부터 23일까지 미 샌프란시스코에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)***에서 발표 및 시연됐다.(논문번호 20.5, 논문명: C-Transformer: A 2.6-18.1μJ/Token Homogeneous DNN-Transformer Spiking-Transformer Processor with Big-Little Network and Implicit Weight Generation for Large Language Models (저자: 김상엽, 김상진, 조우영, 김소연, 홍성연, 유회준)) 기존 뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에 비해 부정확하며 주로 간단한 이미지 분류 작업만 가능했다. 연구팀은 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 정확도를 CNN과 동일 수준으로 끌어올리고, 단순 이미지 분류를 넘어 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 상보형-심층신경망(C-DNN, Complementary-DNN)을 제안했다. 상보형 심층신경망 기술은 작년 2023년 2월에 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 이번 연구의 제1저자인 김상엽 박사가 발표한 것으로 심층 인공 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 혼합하여 사용하며 입력 데이터들을 크기에 따라 서로 다른 신경망에 할당해 전력을 최소화할 수 있는 기술이다. 사람의 뇌가 생각할 것이 많을 때 에너지 소모가 많고 생각할 것이 적을 때 에너지 소모가 적은 것과 마찬가지로, 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)는 입력값의 크기가 클 때는 전력을 많이 소모하고 입력값의 크기가 작을 때에는 전력을 적게 소모한다. 작년 연구에서는 이러한 특징을 활용해 작은 입력값들만을 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)에 할당하고 큰 값들은 심층 인공 신경망(DNN)에 할당해 전력 소모를 최소화 했다. 이번 연구는 작년의 상보형-심층신경망 기술을 거대 언어 모델에 적용함으로써 초저전력·고성능의 온디바이스 AI가 가능하다는 것을 실제로 입증한 것이며, 그동안 이론적인 연구에만 머물렀던 연구내용을 세계 최초로 인공지능반도체 형태로 구현한 것에 의의가 있다. 특히, 연구팀은 뉴로모픽 컴퓨팅의 실용적인 확장 가능성에 중점을 두고 문장 생성, 번역, 요약 등과 같은 고도의 언어 처리 작업을 성공적으로 수행할 수 있는지를 연구했으며, 그 과정에서 가장 큰 관건은 뉴로모픽 네트워크에서 높은 정확도를 달성하는 것이었다. 일반적으로 뉴로모픽 시스템은 에너지 효율은 높지만 학습 알고리즘의 한계로 인해 복잡한 작업을 수행할 때 정확도가 떨어지는 경향이 있었으며, 거대 언어 모델과 같이 높은 정밀도와 성능이 요구되는 작업에서 큰 장애 요소로 작용했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 독창적인 DNN-to-SNN 등가변환기법을 개발하여 적용했다. 이는 기존의 심층 인공 신경망(DNN) 구조를 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)로 변환하는 방법의 정확도를 더욱 끌어올리기 위해 스파이크의 발생 문턱값을 정밀 제어하는 방법이다. 이를 통해 연구팀은 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)의 에너지 효율성을 유지하면서도 심층 인공 신경망(DNN) 수준의 정확도를 달성할 수 있었다고 밝혔다. 이번 연구를 통해 개발한 인공지능반도체용 하드웨어 유닛은 기존 거대 언어 모델 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체에 비해 4가지의 특징을 지닌다. 1) 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상호 보완하는 방식으로 융합한 독특한 신경망 아키텍처를 사용함으로써 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화했으며, 2) 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상보적(Complementary)으로 활용하여 모두 효율적으로 신경망 연산을 처리할 수 있는 인공지능반도체용 통합 코어 구조를 개발했다. 또한, 3) 스파이킹 뉴럴 네트워크 처리에 소모되는 전력을 줄이기 위해 출력 스파이크 추측 유닛*을 개발했으며, 4) 거대 언어 모델의 파라미터를 효과적으로 압축하기 위해 빅-리틀 네트워크(Big-Little Network) 구조와 암시적 가중치 생성기법, 그리고 부호압축까지 총 3가지 기법을 사용했다. 이를 통해 GPT-2 거대(Large)** 모델의 708M개에 달하는 파라미터를 191M개로 줄였으며, 번역을 위해 사용되는 T5 (Text–to-Text Transfer Transformer)모델의 402M개에 달하는 파라미터 역시 동일한 방식을 통해 76M개로 줄일 수 있었다. 이러한 압축을 통해 연구진은 언어 모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 약 70% 감소시키는 것에 성공했다. 그 결과, 상보형-트랜스포머는 전력 소모를 GPU(NVIDIA A100) 대비 625배만큼 줄이면서도 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초의 고속 동작이 가능하며, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 가능하다. 또한, 파라미터 압축에 따른 정확도 하락을 방지하기 위해 경량화 정도에 따른 정확도 하락률을 반복 측정하여 최적화했다. 이에 언어 생성의 경우 1.2 분기계수(perplexity)만큼 정확도가 감소했으나, 이는 생성된 문장을 사람이 읽기에 어색함을 느끼지 않을 수준이다. 이러한 특징을 바탕으로 연구팀은 이번 연구 성과는 모바일 장치 등 에너지 제약이 높은 환경에서도 정확하게 거대 언어모델을 구동할 수 있어 온디바이스AI 구현을 위한 최적의 기술이라고 밝혔다. 본 연구는 거대모델의 파라메타 수를 줄이는 데에만 집중된 최근 연구 트렌드와 달리 파라미터 수 감소에 더해 초저전력 처리가 가능한 뉴로모픽 컴퓨팅을 거대언어 모델 처리에 적용하여 에너지 효율을 극대화했다는 점이 획기적이다. 연구팀은 향후 뉴로모픽 컴퓨팅을 언어 모델에 국한하지 않고 다양한 응용 분야로 연구범위를 확장할 것이며, 상용화에 관련된 문제점들도 파악하여 개선할 예정이라고 밝혔다. KAIST 유회준 전기및전자공학부 교수는 “이번 연구는 기존 인공지능반도체가 가지고 있던 전력 소모 문제를 해소했을 뿐만 아니라, GPT-2와 같은 실제 거대언어모델 응용을 성공적으로 구동했다는데 큰 의의가 있다.”며, “뉴로모픽 컴퓨팅은 인공지능시대에 필수적인 초저전력·고성능 온디바이스AI의 핵심기술인만큼 앞으로도 관련 연구를 지속할 것”이라고 설명했다. 과기정통부 전영수 정보통신산업정책관은 “이번 연구성과는 인공지능반도체가 NPU와 PIM을 넘어 뉴로모픽 컴퓨팅으로 발전할 수 있는 가능성을 실제로 확인했다는 것에 큰 의미가 있다”라며, “지난 1월 대통령 주재 반도체 민생토론회에서 AI반도체의 중요성이 강조됐듯이, 앞으로도 이러한 세계적인 연구성과를 지속적으로 낼 수 있도록 적극적으로 지원하겠다.”고 밝혔다.
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특허청, 6G부터 에어택시까지’ 표준특허 선점으로 앞서간다!특허청은 6G, UAM(도심항공교통) 분야의 표준특허 확보 전략을 제시한 '2023년 표준특허 전략맵 보고서'를 발간·배포한다고 6일 밝혔다. 보고서는 미래 사회를 바꿀 핵심산업으로 주목받는 6G와 UAM 분야에 관한 것으로, 민·관의 R&D 방향 정립 및 과제 기획에 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 본 보고서는 분야별 ▲국내·외 특허 동향 ▲유망기술 도출 방법 ▲최종 도출된 유망기술 ▲유망기술별 표준특허 확보 전략 등이 수록되어 있다. 특허청은 매년 2개 분야를 선정하여 각 분야별 특허 빅데이터와 표준정보의 전략적 분석을 통해 표준특허 확보 관점에서 유망기술을 도출하고, 각 유망기술별 표준특허 확보 전략을 제시하여 민·관에 제공하고 있다. 이번 보고서는 과기정통부(6G)·국토부(UAM)의 연구관리 전담기관 및 산·학·연 전문가들의 검토 하에 작성해, 업계 동향을 최대한 반영하고 신뢰성을 높였다. 특허청 목성호 산업재산정책국장은 “6G와 UAM 분야는 우리의 삶을 혁신적으로 변화시킬 미래 핵심산업인 만큼 표준특허를 선점해 시장 주도권을 확보할 필요가 있다”면서 “특허청은 앞으로도 지식재산 주무 부처로서 국가 표준특허 경쟁력 강화를 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, '2023년 표준특허 전략맵 보고서'는 한국특허전략개발원 표준특허포털 누리집 ‘배움터-표준특허 전문자료-보고서/세미나 자료’ 항목에서 받아볼 수 있다.
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산업통상자원부, 섬유제품 안전기준 개정으로 인증 부담 완화된다산업통상자원부 국가기술표준원(원장 진종욱)은 3종의 섬유제품 안전기준(가정용·아동용·유아용 섬유제품)을 개정했다. 금번 개정된 안전기준은 그동안 지속적으로 제기됐던 기업 애로를 해소하기 위한 내용을 포함하고 있다. 유아용 섬유제품의 모델 구분 단순화 요구에 대응하여 제품 세부분류를 단순·포괄화하여 동일모델 인정범위를 확대하고, 발암물질로 알려진 아릴아민 검출과 관련된 복잡한 시험법을 연구개발을 통해 개발한 단순한 시험법으로 대체하여, 인증 및 시험부담을 경감했다. 아울러, 기업이 동물복지, 친환경소비 등에 대한 사회적 관심을 반영한 마케팅에 활용할 수 있도록‘재사용 우모(조류의 털)’용어를 표시사항에 사용할 수 있게 관련 근거를 마련했으며, 수입제품의 경우, 제조연월을 파악하기 어려운 점을 감안하여 제조연월 또는 수입연월로도 표기 가능하도록 했다. 김상모 제품안전국장은 “앞으로도 제품의 안전성을 확보함과 동시에 업계의 제품안전관리 부담이 완화될 수 있도록 안전기준을 지속적으로 정비하겠다”고 밝혔다.