SoC 연구실 소속 배성우 연구원(석사 3학기), 허진무 연구원(박사 1학기) (지도교수: 정윤호)는 지난 8월 한국전기전자학회 하계 학술대회에서 발표한 “키워드 인식을 위한 FPGA 기반 경량 인공신경망 가속기 설계” 연구로 2022년 12월에 진행한 한국전기전자학회 정기총회에서 우수논문상을 수상하였다.

<왼쪽부터 배성우, 허진무> 

KWS(Keyword Spotting) 시스템은 신체적 접촉 없이 기계와 인간이 상호작용할 수 있는 중요한 기술이다. 대표적인 명령어 분류 기술로써 딥러닝이 대두되고 있으나, 이러한 동작을 서버의 개입 없이 독립적인 하드웨어 내에서 수행하기 위해서는 한정된 자원 내에서의 효율적인 설계가 요구된다. 위 학생들은 이러한 문제점을 해결하기 위해 가중치가 양자화되어 동작하는 경량화 네트워크 기법이 적용된 하드웨어 가속기를 설계하였다. 이는 비트 단위의 병렬연산 뿐 아니라, 상대적으로 적은 면적과 전력 소모를 요하는 장점을 갖는다.

배성우 연구원은 “설계한 가속기가 키워드 인식뿐 아니라, 다양한 분야에서 최적화될 수 있도록 연구에 정진할 것”이라며, “교수님의 지도와 연구실원들의 적극적인 지원을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.”라고 밝혔다.

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