항공전자정보공학과 석사과정 이준형 학생과 전자및항공전자공학전공 20학번 오선희 학생(지도교수: 김태환)이 수행한 연구 논문이 회로 및 시스템 설계 분야 세계 최고 권위의 국제학술지 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems에 게재 확정됐다.

  이번 성과는 외부 연구기관과의 협업 없이 우리 대학 회로 및 시스템 연구실(Circuits & Systems Lab)이 단독으로 이뤄낸 결과로, 자체 연구역량을 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다.

  논문 제목은 ‘MiniBRNN: A Low-Resource Inference Processor for Binary-Weight Recurrent Neural Networks Based on Speculative Operation Pruning and Interleaved Thread Scheduling’으로, 인공지능(AI) 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 저전력·저자원 AI 추론 프로세서의 설계와 구현을 다루고 있다.

  연구팀이 개발한 MiniBRNN은 기존 순환신경망(RNN) 기반 프로세서의 높은 연산량과 회로 복잡도를 개선하기 위해, 불필요한 연산을 예측해 생략하는 ‘Speculative Operation Pruning(예측 연산 생략)’ 기법과, 파이프라인 효율성을 극대화하는 ‘Interleaved Thread Scheduling(교차 스레드 스케줄링)’ 기법을 결합했다. 그 결과, 기존 ASIC(주문형 반도체) 기반 프로세서 대비 5.13배의 면적 효율 향상을 달성했으며, FPGA(재구성형 반도체) 기반 구현에서도 동급 최고 수준의 자원 효율성을 입증했다. 이 시스템은 특히 엣지(Edge) 환경처럼 전력과 자원이 제한된 장치에서도 안정적인 AI 연산을 가능하게 해, 차세대 AI 반도체 기술의 실용화 가능성을 넓혔다.

  이번 연구성과를 내놓은 회로 및 시스템 연구실은 효율적인 AI 가속기를 위한 Digital VLSI(초대규모 집적회로) 시스템과 하드웨어를 고려한 AI 모델 최적화 기술을 중심으로 한 다양한 연구를 진행 중이며, 학부 연구생과 대학원생을 상시 모집하고 있다. 

문의: 김태환 교수 이메일 taehwan.kim@kau.ac.kr / 연구실 홈페이지 https://cas.kau.ac.kr