Microsoft Word - 장준영

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이나 순
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1 뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술동향 장준영 * 윤장우 * 이전우 * 배창석 * 정호영 * 이주연 * 김주엽 ** 임지연 *** 민옥기 * 뉴로시냅틱인지컴퓨팅 (Neurosynaptic Cognitive Computing) 은인간뇌의인식, 행동그리고인지능력을궁극적으로재현해내는뉴로시냅틱칩기반의하드웨어와브레인시뮬레이터와같은소프트웨어기술을통칭하며, 컴퓨팅분야의새로운패러다임을제시할혁신적미래 ICT 기술 (Breakthrough Technology) 로여겨지고있다. 이에따라본고는인간의뇌를모방하는뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술에대한국내외기술및연구동향에대해서기술한다. Ⅰ. 서론 목 차 Ⅱ. 뉴로시냅틱인지컴퓨팅개념 Ⅲ. 뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술의 특성 IV. 국내외기술및연구동향 V. 국내외시장현황및전망 VI. 결론 * ETRI SW 콘텐츠연구소 / 책임연구원 ** ETRI SW 콘텐츠연구소 / 선임연구원 *** ETRI SW 콘텐츠연구소 / 연구원 I. 서론 컴퓨팅기술과집적회로기술의발전으로인해인간의뇌를모사한뉴런칩, 감각기능모델및사고기능모델기반의뉴로시냅틱인지컴퓨팅 (Neurosynaptic Cognitive Computing) 기술이요구되고있다. 사람의뇌는데이터분석및처리에있어서현존하는어떤컴퓨팅체계보다우수한에너지효율성을가지고있으므로, 인간의뇌또는신경계를면밀히분석하여역설계하는방식으로새로운컴퓨팅매체를연구하는방향은지속적으로유지될전망이다 [1]-[3]. 국내외연구개발은뇌의원리에대한고찰및규명, 이러한연구를뒷받침하기위한컴퓨팅환경및실제뇌동작을실현하기위 1

2 주간기술동향 Computer Science Deep Learning Neural Network Fuzzy Algorithm Cognitive Computing EDSAC Apple III IBM PC Cloud Computing & Mobile Computing (2010) Personal Computer (1980) SPAUN Punched Tabulating Computer(1908) First Programmable Computer(1949) < 자료 >: ETRI SW 콘텐츠연구소정리 Psychological Cognition Model HTM(Hierarchical Temporal Memory) Neuro-Science ( 그림 1) 뉴로시냅틱인지컴퓨팅시대로의진화한뉴런칩등의방향으로진행중이다. 사람처럼동작하는컴퓨팅기술인인지컴퓨팅기술은딥러닝 (Deep Learning) 기술의성공에힘입어 뇌처럼동작하는컴퓨팅기술 확보노력으로집중되고있으며, 유럽의 HBP (Human Brain Project) 가그정점에서있다. 인간의인지, 지각능력실현과휴먼브레인분석을위한대규모신경망시스템을현존하는폰- 노이만구조의프로세서와프로그래밍으로실현하기어렵다는공통된인식에따라, 뉴런구조와동작을모방한뉴로시냅틱칩을활용한인지컴퓨팅기술에세계적관심이집중되고있다. 미국에서는장기간에걸친 SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) 프로젝트를통해두뇌의물리적인구현을목표로하여뉴런을모방한칩을개발하고있으며, 이러한기술은미래에인간의인지능력을이용한실제적인응용에적용될전망이다 [4]. 뇌에관한연구개발은미래에뇌질환의규명및치료분야에서부터 ICT 기술과의접목을통한인지컴퓨팅기술에이르기까지방대한분야에서큰파급효과를나타내는기술로성장할것으로예측하고있다 2

3 II. 뉴로시냅틱인지컴퓨팅개념 1. 개념및정의 ( 정의 ) 뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술은사람의두뇌처럼초저전력으로동작하는뉴런칩을이용한비폰- 노이만형하드웨어기술과지식확장이가능한뇌사고기능모델링기반소프트웨어기술이융합된혁신적미래 ICT 기술 - 뉴로시냅틱칩 : 인간뇌의동작방식을모방하여기존의폰- 노이만구조의프로세서와차별되는대규모병렬연산을고에너지효율로처리할수있는뉴로시냅틱인지컴퓨팅을위한프로세싱코어 ( 물리적두뇌 ) - 교차모달리티기술 : 다양한모달리티를이용하는인간의인식과정을모델링하여인식대상의유무를파악하고인식하는성능을향상하기위한기술 ( 두정엽기능 ) - 지식확장형인지기술 : 경험으로부터학습하는뇌의인지기능을모델링하여프로그래밍되지않은여러다른영역의문제해결방법을학습할수있는기술 ( 전두엽기능 ) 휴먼브레인모방인지컴퓨팅기술 초병렬처리에너지효율성시냅스가소성 휴먼주의모델기반교차모달리티 지식확장문제해결 / 의사결정 뉴런칩 감각기능모델 사고기능모델 < 자료 >: ETRI SW 콘텐츠연구소정리 ( 그림 2) 뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술개념도 2. 인지컴퓨팅기술개발의필요성신경망, 퍼지등인공지능연구가기대에미치지못해침체되고, 통합인지, 아키텍처라는인지심리학모델도획기적인결과를제시하지못하고있는상황이다. 딥뉴럴네트워크의성공적인결과들은인공지능분야에대한기대에다시불을붙이고, 뇌의구조와기능을모방하는형태의인지컴퓨팅기술개발이경쟁적으로추진되고있다. IBM 에서는사람 3

4 주간기술동향 < 자료 >: ETRI SW 콘텐츠연구소정리 ( 그림 3) 가트너 Hyper Cycle(2014) 의두뇌를모방한뉴로시냅틱칩을개발하여보행자및차량에부분적용하고있으며, 구글에서는 1,000 만개유튜브썸네일영상에대해심층학습을적용하여고양이영상을인식하는연구를진행하고있다. Numenta 에서는두뇌신피질원리를이용한머신지능을구현하고있으며, 이를다양한어낼리틱문제해결에적용하고있다. 인지컴퓨팅기술은지능형시스템의필수기반기술로서글로벌선도기관에서기술개발을주도하고있으며, 향후컴퓨팅환경을와해적, 변혁적으로발전시키는토대가될것이다. 뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술은미래컴퓨팅주도권확보를위한기반기술로서 2014 년가트너의미래기술예측에서뉴럴하드웨어, 심층신경망, 그리고인지컴퓨팅기술을태동기의주요미래기술로정의하고, 미래컴퓨팅주도권을확보하는기반기술로예측하고있다 [7]. 인지컴퓨팅관련시장의흐름을살펴보면구글, 마이크로소프트, 페이스북등에서음성 / 영상검색서비스에심층신경망기술적용을시도하고있다. 인지컴퓨팅기술은뉴로사이언스기반어낼리틱스서비스들의등장과함께자율인지서비스와같은고도지능서비스들로발전및확산될전망이다. 다양한사물과상황의자율인지, 지능화된정보의검색및제공, 그리고복합데이터어낼리틱등에적용가능한인지컴퓨팅기술의프레임워크를확보할수있어관련분야의혁신적인기술진보와새로운생태계창출이기대된다. 4

5 III. 뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술의특성 1. 뉴로시냅틱칩기술뉴로시냅틱칩은인간뇌의동작방식을모방한비동기적회로동작, 초병렬적연산처리기법을통해폰- 노이만구조의컴퓨팅방식을탈피한고에너지효율을가지는하드웨어칩으로인간의두뇌를구성하는뉴런셀, 시냅스그리고뉴런간의연결형태와동작을모방하여실리콘뉴런을칩의형태로구현한다. 두뇌의뉴런과시냅스들은초대규모병렬처리구조를통해시각, 청각등을통한여러가지객체의정보를종합적으로인지하여빠르게처리하면서도아주적은에너지 (1MMAC/sec/pW) 만을사용하며, 이러한에너지효율성을뉴로시냅틱칩기술로실현가능하다. 이렇게실현된뉴로시냅틱칩은기존폰- 노이만구조와비교하여 1/10,000 수준의에너지로동일한인지기능을수행할수있는것으로알려져있다. 사람의인지및지각능력을현존하는프로세서구조와프로그래밍으로실현하기어렵다는공통된인식이대두되었으며, 뉴로시냅틱칩으로에너지효율성및소프트웨어복잡성을해결하여인지기능의실제응용에의적용으로실현가능하다 [2]. 2. 교차모달리티기술교차모딜리티기술은다양한모달리티를이용하는인간의인식과정을모델링하여인식대상의유무를파악하고인식하는성능을향상하기위한기술을의미한다. 모달리티를받아들이는인간의감각기관의중요한특성가운데하나는여러감각기관을통합하는신경망연결로인해하나의감각기관이손상되어도해당뉴런은존재하여다른감각기관으로뉴런을활성화시킬수있는교차모달리티가소성을들수있다. 이를모방하여특정모달리티입력이오염되어도다른모달리티로부터관련뉴런을활성화시켜인식성능을높이는교차모달통합네트워크기술개발이요구된다. 주요한감각기관인청각 / 시각정보를담당하는뉴런들이네트워크를이루어청각 / 시각통합뉴런을학습하게된다. 이과정을모방하는방법으로청각 / 시각정보로부터인식을위한특징을통합하여추출하는뉴런모델을구성하고, 이를학습하는기술을통해인지컴퓨팅을위한의미있는 context 정보를제공하는것이필수적이다. 5

주간기술동향 2014. 12. 31. 3. 지식확장형인지기술지식확장형인지기술은사전에프로그래밍된대로학습을수행하지않고, 경험으로부터스스로학습하는비프로그램형학습을수행한다. 경험으로부터동적인상관관계를찾아내어가설을세우고, 예측하고, 의사결정하고, 결과를기억하며끊임없이학습하는형태의인지기술이다.

6 주간기술동향 지식확장형인지기술지식확장형인지기술은사전에프로그래밍된대로학습을수행하지않고, 경험으로부터스스로학습하는비프로그램형학습을수행한다. 경험으로부터동적인상관관계를찾아내어가설을세우고, 예측하고, 의사결정하고, 결과를기억하며끊임없이학습하는형태의인지기술이다. 비프로그램형지식확장을통해사전지식없이경험을통한학습만으로다양한영역의서로다른문제들을해결할수있다. 지식확장형학습을위해서시냅스연결강도변경과네트워크구조변화가동적으로이루어질수있는뉴럴구조및표상에대한원천기술개발이요구된다. 브레인시뮬레이션 / 에뮬레이션은궁극적으로는일반지능을구현하는일반인공지능기술로발전하여뇌규모의시뮬레이션 / 에뮬레이션으로발전할수있다. IV. 국내외기술및연구동향 1. 세계기술개발및연구현황 뉴로시냅틱인지컴퓨팅분야연구는미국과유럽을중심으로전국가적프로젝트수준 에서대규모의국가연구자원을투입하고있는분야이며원천기술확보에주력하고있는 상황이다. 국외뉴로시냅틱인지컴퓨팅관련연구는주로미국과유럽을중심으로대규모 국가연구프로젝트로나누어진행되고있다. 퀄컴과 IBM 에서는뉴로시냅틱칩을개발 중이며, 구글은영상인식의인식률을높이기위해대규모심층신경망개발을진행중이다. Zeroth program We re blurring the boundary between silicon and biological systems M. Grob, Chief technology officer 모바일 AP+ 뉴로모픽칩결합으로 NPU(Neural Processing Unit) 개발 SyNAPSE Project(Funded by DARPA) We are fundamentally expanding the boundary of what computers can do. D. Modha, Cognitive computing group leader 2013 년까지뉴로모픽칩을개발 < 자료 >: ETRI SW 콘텐츠연구소정리 Human Brain Project(Funded by Europe) 분자수준에서인지플랫폼까지망라한 EU 역사상최대프로젝트 ( 그림 4) 세계연구프로젝트현황 6

7 미국은방위고등연구계획국 (DARPA) 를통해 SyNAPSE 프로그램을 2009~2013 년까지 3 단계로나누어진행하고있다. 세부적인연구내용으로써뇌모방형칩개발, 뇌모방형아키텍처설계, 회로수준에서부터시스템수준까지의시뮬레이션가능한시뮬레이터개발, 학습및시스템운영에필요한환경개발로나누어져있다. 5 년간연구개발비총 102,633,000 달러를지원하였으며, 주축연구기관으로 IBM, HRL(Hughes Research Laboratories) 과기타여러대학교가포함되어있다 [4]. 유럽의 HBP 프로젝트는인간의뇌시뮬레이션과관련된 neuroscience 분야, 인간의뇌질환을연구하는의료분야, 뇌를모사한인지컴퓨팅을구현한뉴로모픽컴퓨팅분야로나눈다. 프로젝트에서는서로다른학문영역의데이터와지식을통합하는 Human Brain 시뮬레이션을추진하고있다. 쥐수준의뇌모델에서부터점차적으로휴먼브레인수준으로멀티스케일모델시뮬레이션으로확장하는연구를진행하고있다. 전체약 12 억유로를유럽위원회에의해 100 개가넘는연구기관에지원하고있으며, 스위스로잔연방공과대, 로잔의학대, 로잔대학교및독일하이델베르크대가그주축을이루고있다. 뉴로모픽칩기술동향은미국의글로벌기업들이선도적노력을기울이고있는가운데, 중소업체나대학에서도기존보유기술을바탕으로특화된기능구현에노력하고있다. 미국 DARPA 는 SyNAPSE 라는포유류의뇌를모방한전자두뇌시스템개발에착수하였다. IBM 은 SyNAPSE 의후속으로 트루노스 (TrueNorth) 라는칩을개발하였다. 이칩은 54 억개트랜지스터, 100 만개의디지털뉴런과 2 억 5,600 만개의시냅스를집적하여보행자, 차량구별을시연하였다. 미국의스탠포드대에서는 Brain in Silicon 이라는연구그룹을현재운영중이며, 수퍼컴퓨터수준의뇌시뮬레이션을자체개발한 Neurogrid 플랫폼에서실현가능하도록관련연구를수행중에있다. 퀄컴에서는 Zeroth Program 을통해휴대용단말기 AP 의코프로세서형태로연결가능한 NPU 라는뉴로시냅틱 HW 를개발하고있으며, 주행로봇을이용한시연을공개하였다. Cognimem 이라는회사에서는패턴에대한학습과인지를하드웨어적으로수행하는 CM1K 라는칩을개발하였다. 영국의맨체스터대에서는 Spike Neural Network 을시뮬레이션할수있는다중 ARM 코어기반의 SpiNNaker Chip 을발표하여뉴런, 시냅스의모델링및그들의연결관계에대한연구를수행하고있다. 864 개코어와 75W 전력으로구성된신경망회로 PCB 를로봇제어에적용하여동작하는모습을시연을통해동작을검증하였다. 7

주간기술동향 2014. 12. 31. IBM TrueNorth Stanford Neurogrid Qualcomm Zeroth Processors ( 그림 5) 뉴로시냅틱칩국외기술동향교차모달리티기술동향은글로벌서비스업체를중심으로단일영상인식을위한딥러닝기술개발을추진중이다.

8 주간기술동향 IBM TrueNorth Stanford Neurogrid Qualcomm Zeroth Processors ( 그림 5) 뉴로시냅틱칩국외기술동향교차모달리티기술동향은글로벌서비스업체를중심으로단일영상인식을위한딥러닝기술개발을추진중이다. 구글은스탠포드대학의 Andrew Ng 과딥러닝프로젝트를구성해서 16,000 개의컴퓨터프로세서와 10 억개이상의뉴럴네트워크를이용하여유튜브내 1,000 만개의비디오중에서한번도알려준적이없는고양이이미지를인식하는연구를진행중이다. 음성검색서비스를통해수집되는방대한음성데이터및클라우드시스템을활용해서대규모딥러닝을효과적으로수행하는기술을개발하여적용하고있고, 지능형서비스를강화하기위해최근딥러닝분야의 DeepMind 사를인수하였다. 사람의두뇌를로봇에이식하는인공지능로봇을만들기위한맨해튼프로젝트를시작하였다. 구글의무인자동차는문자, 영상및음성인식기술이융합된인지시스템의축소판이라볼수있다. 마이크로소프트사의 Project Adam 은기계학습과인공지능연구로서프로젝트목적은모든물체를시각적으로인식하는것이다이프로젝트를통해서 22,000 개의품종까지구분해낼수있는매우정밀한이미지인식을위해수십조의신경망으로이루어진인간의뇌를벤치마킹하여뉴럴네트워크를구축하였다. 지식확장형인지기술동향은학계를중심으로신경망기반추론을통한고차원적복합상황인지관련연구를지속하고있다. 뇌기능의기억-예측이론을기반으로하여관찰된입력패턴이나순차적정보의고차원적원인을유추하고발견하는방법으로써, HTM (Hierarchical temporal memory) 이라는생체인식모델이개발되고있다. 캐나다워터루대에서 SPAUN(Semantic Pointer Architecture Unified Network) 이라는 250 만개규모의뉴런이연결된브레인시뮬레이터를개발하여카메라로숫자를읽고, 인식하여기억하 8

< 자료 >: http://www.sciencemag.org/content/338/6111/1202.full?ijkey=y5vph.

9 < 자료 >: ( 그림 6) SPAUN 브레인시뮬레이터고있던숫자열에서입력된숫자의다음순서에있는숫자를로봇팔을통해기록하는등 Visual 중심단위 Task 레벨의사람처럼동작하는인지시스템의시연을보였다. HTM 이론과 On Intelligence 로유명한 Jeff Hawkins 는인지컴퓨팅관련 Numenta 라는회사를설립하고, NuPIC(Numenta Platform for Intelligent Computing) 라는 HTM 기반 SDK 를공개하였다. 대뇌신피질의정보처리이론을모방한 HTM 기술을기반으로서버와응용의비정상적상태감지, 사용자의비정상적인시스템사용감지, 사람들의비정상적이동감지등에활용하고있다. 뉴로시냅틱인지기술이성숙된활용분야는데이터마이닝분야로서비즈니스의사결정을도와주는 BI(Business Intelligence) 시스템의중요한요소로자리매김하고있다. 아마존은고객의기존쇼핑패턴을분석하여결재여부를예측하고, 배송을준비하는결재예측시스템특허를 2013 년 12 월에등록하였다. 인지컴퓨팅은미래재난예측분석시스템, 수요예측시스템, 교통량예측시스템등각산업에서다양하게쓰이는많은예측분석시스템에활용이가능하고, 네트워크관리, 의약및생명정보공학, 금융서비스, 모델링및과학이론개발, 신호처리, 로봇, 화학물질합성, 생산공정제어등광범위한분야에활용이가능하다. 2. 국내기술개발및연구현황 국내의뉴로시냅틱칩및코어관련한연구는주로대학을중심으로일부발표되고있 9

10 주간기술동향 다. 포항공대심재윤교수팀은뉴로모픽칩을위한저전력뉴런셀회로에관한연구를진행하고있으며최근관련학회 (ISOCC 2014) 에연구결과를발표하였다. KAIST 김대식교수팀은생물학적뉴런을모델링한뉴로모픽칩에대한연구를진행하고있으며, KAIST 신영수교수팀은 Jeff Hawkins 가제시한인공지능의새로운모델인 HTM 이론을칩으로구현하기위해연구중이다. 서울대이종호교수팀은삼성미래재단의지원으로 Fin 구조공정기술을확보하고, 이를이용하여뉴로모픽칩을위한시냅스모방형소자를연구중에있다. 광주과기원이병근교수팀은최근멤리스터를이용한 5 6 화소대상뉴로모픽화상인식시스템의개발결과를발표한바가있다. 인식및인지기술은산업계중심의서비스기술로부터대학및연구소중심의원천기술개발이추진되고있다. 한국전자통신연구원 (ETRI) 에서는 2009 년부터시각생체모방소자및인지시스템기술개발을통해시각주의모델, 브레인- 머신인터페이스및통합형인지구조기술에관한연구를진행하고있다. 또한 2010 년부터모바일플랫폼기반대화모델적용자연어인터페이스기술개발을통해대어휘자연어음성처리및인식기술을개발하고있다. 네이버는음성검색서비스를위해오픈소스기반의딥러닝기술을단순적용하는것을추진하고있다. KAIST 뇌과학연구센터에서청각또는시각의단일모달리티에대한주의집중기술을개발하여인식성능을개선하려는연구를수행중에있다. 서울대장병탁교수팀은뇌정보처리모델링에의한기계학습기반사용자의도예측연구를진행중이다. 고려대이성환교수팀은 2009 년에뇌공학과를개설하여뇌과학전문인력양성을추진하고있으며, 약 15 명의교수진들이뇌영상, 뇌신호처리, 정서인지등의연구를진행하고있다. 포항공과대학최승진교수연구팀이 2014 년인간수준의평생기계학습 SW 기초연구를수행하기위한기계학습연구센터를설립하였으며, 향후 4 년간기계학습 SW 플랫폼을개발예정이다. V. 국내외시장현황및전망 1. 세계시장현황및전망 국내외시장조사기관과기술선도업체에서는지능형서비스의고도화및시장활성화 를예측하고있다. IDC 에의하면 2013 년현재지능시스템에대한전체매출규모가 10

11 1,967,847 백만달러이며, 매년평균 5.1% 성장하여 2018 년까지 2,310,687 백만달러 를달성할것으로예상하고있다 [5]. 가트너의 2014 년시장분석에의하면인지컴퓨팅으 로인해개인용클라우드가고도의지능을갖춘모바일앱또는서비스로변화할것으로 전망하고, Hype Cycle 에따르면딥러닝및인지컴퓨팅기술은약 5 년, 뉴로모픽하드웨 어는 10 년정도후에본격적인시장이형성될것으로예상하고있다. 맥킨지는지식활동 의자동화 ( 가상개인비서 ) 와무인자동차등과같은인지컴퓨팅분야에서 2025 년까지시장 파급효과가연간 5.2 조 ~6.7 조달러에이를것으로전망하고있다 [6]. 뉴로시냅틱인지 컴퓨팅기술이활용될예상제품시장은크게 IoT 디바이스, 웨어러블디바이스, 자율주행 자동차, 인지로봇, 그리고모바일단말분야로구분할수있다. 세계뉴로시냅틱칩기술시장은 2013 년 75.7 억달러규모에서 2020 년에 489 억 달러규모로연평균 31% 성장할것으로전망된다. 글로벌서비스업체를중심으로단일 모달리티의멀티미디어인식에서딥러닝기술은상용화수준에이른것으로평가된다. 구 글은인지컴퓨팅기술을기반으로성능향상된음성검색서비스를제공하고있다. 마이크 로소프트는 Bing 음성검색서비스를위한음성인식엔진개발에딥러닝기술을도입하였 고, 페이스북역시 DeepFace 라고하는딥러닝기반의사진내얼굴인지기술을선보이 는등이에대한기술투자와전문가영입을늘리고있다. < 표 1> 세계시장현황및전망 ( 단위 : 백만달러 ) 구분 CAGR IoT % 자율주행자동차 ,621 2,450 3,626 5,366 7,628 10, % 웨어러블 ,094 1,329 1,703 2, % 인지로봇 6,748 8,549 10,829 13,719 17,379 22,016 27,890 35, % 모바일폰 % 전체 7,570 9,926 13,473 17,545 22,607 29,242 37,829 48, % < 자료 >: ETRI 경제성분석실, ) Forecast: IoT Endpoints-Sensing, Processing and Communications Semiconductors, Worldwide, , Gartner, ) 세계모바일폰반도체시장, IDC, ) 지능형로봇산업의창조역량강화방안, 산업연구원, 국내시장현황및전망 국내뉴로시냅틱인지컴퓨팅관련된시장은전무한상황으로지능형보안카메라, 차 량운전자보조시스템등에영상인식을통한객체인식기술을적용하여관련시장에제 11

12 주간기술동향 품을출시하고있다. 뉴로시냅틱칩및인지 SW 기술이활용될예상제품으로국내시장은크게 IoT 디바이스, 웨어러블디바이스, 자율주행자동차, 인지로봇, 그리고모바일단말분야로구분이가능하다. 국내뉴로시냅틱칩기술시장은 2013 년 2,069 억원에서 2020 년에 4,375 억원규모로연평균 11% 성장할것으로예상하고있다. 음성인식의경우 ETRI 를중심으로산업계와의협력으로모바일환경음성검색서비스가포털업체를중심으로사용화되었으며, 딥러닝기술을접목하여음성인식서비스의활용도를높여나가고있는상황이다. NHN, 다음커뮤니케이션등포털서비스업체에서는딥러닝기술을적극적으로수용해서음성인식기술을자체개발하여서비스에적용하고있다. 음성인식시장은음성검색서비스에서자연어음성인식시장으로넘어가고있고, 콜센터녹취데이터인식, 방송콘텐츠음성인식등이주요응용분야로부상하고있으며, 음성빅데이터기반딥러닝기술이성능개선에큰역할을할것으로기대되고있다. < 표 2> 국내시장현황및전망 ( 단위 : 억원 ) 구분 CAGR IoT % 자율주행자동차 % 웨어러블 % 인지로봇 ,068 1, % 모바일폰 1,657 1,738 1,813 1,866 1,918 1,965 2,033 2, % 전체 2,069 2,262 2,516 2,758 3,037 3,377 3,823 4, % < 자료 >: ETRI 경제성분석실, ) Forecast: IoT Endpoints-Sensing, Processing and Communications Semiconductors, Worldwide, , Gartner, ) 세계모바일폰반도체시장, IDC, ) 지능형로봇산업의창조역량강화방안, 산업연구원, VI. 결론 인간은두뇌를이용하여어떤슈퍼컴퓨터보다빠른인지, 지각능력을보여주고있으며, 이러한능력을장치로실현하기위해기존과는차별되는새로운패러다임의기술이필요한시점이다. 기존의프로그램내장형폰- 노이만구조의하드웨어로는사람의인지기능의구현이어렵다. 새로운두뇌모방형의하드웨어와비프로그램형의소프트웨어기술이요구되어이에대한유럽과미국을중심으로한연구가활발하게진행되고있다. 본고 12

13 에서는국내외뉴로시냅틱인지컴퓨팅의기술개발및시장동향에대해서기술하였다. 기술선도성과미래경쟁력확보를위해현재의글로벌기업들이추진하고있는오디오및비디오데이터분석노력에서한발더나아가서기존심층신경망의한계들을극복하고, 인식성능을극대화하는교차모달리티신경망기술의확보가시급한것으로볼수있다. 중장기적으로는보다더고도화된지능형서비스를창출하기위해서사람의뇌기능을모방하여고급의지식처리가가능한뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술확보및인지컴퓨팅의공통프로세싱코어로서독창적구조의초저전력뉴로시냅틱칩기술개발이필요한시점이다. 이세가지기술을확보하면, 소프트웨어시뮬레이션형태의개발에머무르고있는뇌모방인지컴퓨팅기술이실제뇌의동작에가까운환경에서적용되어컴퓨팅환경의와해적, 변혁적인발전을견인할수있을것이다. < 참고문헌 > [1] D.S. Modha et al., Cognitive computing, Communications of the ACM, Vol.54, No.8, 2011, pp [2] Esser, Steve K., et al. Cognitive computing systems: Algorithms and applications for networks of neurosynaptic cores. Neural Networks(IJCNN), 2013 International Joint Conference on. IEEE, [3] J.M. Nageswaran, M. Richert, N. Dutt, and J. L.Krichmar, Towards reverse engineering the brain:modeling abstractions and simulation frameworks, invlsi System on Chip Conference (VLSI-SoC),201018th IEEE/IFIP, 2010, pp.1 6. [4] Vo, Ivan, and Dharmendra S. Modha. SyNAPSE: A Cognitive Computing Project from IBM Research. [5] Worldwide Embedded and Intelligent Systems Forecast and Analysis, IDC ( [6] McKinsey & Company Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy ( [7] Forecast: IoT Endpoints-Sensing, Processing and Communications Semiconductors, Worldwide, , Gartner, * 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 13

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<4D6963726F736F667420576F7264202D20B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DC0B1C0E5BFEC> 주간기술동향 2016. 5. 4. 뇌과학 기반 인지컴퓨팅 기술 동향 및 발전 전망 윤장우 한국전자통신연구원 책임연구원 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 성과는 뇌의 작동 방식과 유사한 딥 러닝의 등장에 기인한 바가 크다. 이미 미국과 유럽 등 AI 선도국에서는 인공지능 연구에서 인간 뇌 이해의 중요성을