소프트웨어학과 조오현 교수 연구팀이 심층신경망(Deep Neural Network) 기반의 인공지능 기술을 통신 시스템에 적용하여 실시간으로 정보를 송수신 할 수 있는 기술을 개발했다.
현재 심층신경망 기반의 인공지능 기술은 영상이나 문자 등의 패턴 인식 분야에서는 유용하게 쓰이고 있으나, 여러 개의 은닉층(Hidden Layer)으로 이루어진 기술의 특성상 계산량이 많고 구조가 복잡하여 높은 데이터 전송률을 실시간으로 보장해야하는 통신 시스템에 적용하는 것은 거의 불가능했다.
조오현 교수 연구팀은 이러한 어려움을 해소하고자 데이터를 학습시키는데 필요한 시간과 소모 전력을 줄이기 위한 학습 구조(Learning Framework)를 고안했다. 또한, 처리 속도를 획기적으로 향상시키기 위하여 최적화된 파이프라인(Pipeline) 구조를 갖는 단일 목적 프로세서(Single Purpose Processor)를 설계하고 하드웨어 기술 언어를 이용해 최초로 구현했다. 개발된 기술은 5G, 사물인터넷 등 다양한 ICT 응용 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 논문 ‘Towards the Realization of Encoder and Decoder Using Deep Neural Networks(심층신경만 기반의 인코더 및 디코더 구현 기술 연구)’의 연구에는 프랑스 EURECOM, 서울대학교, 경상대학교 등 국내외 유수 기관의 연구진들이 공동 참여했으며, 이 연구 결과는 정보통신 및 네트워크 분야 세계 최고 권위 학술지인 IEEE 커뮤니케이션 매거진(IEEE Communications Magazine) 5월호에 5월 13일(월)자로 게재 됐다.
조오현 교수는 “이번 연구 결과는 인공지능 통신 기술의 상용화를 위한 새로운 가능성을 보였다는 점에서 큰 의의가 있다.”며 “아직은 갈 길이 멀지만 이론적인 연구뿐만 아니라 가시적인 사업화로 이어질 수 있는 실증적인 후속 연구 수행을 통해 통신 네트워크 기술과 미래 4차 산업혁명을 선도할 수 있도록 노력하겠다.”고 말했다.
한편, 조오현 교수는 지난 2014년에도 주변 환경에 적응할 수 있는 차세대 Wi-Fi 기술을 세계 최초로 개발하여 해당 학술지에 1저자 및 교신저자로 논문을 게재한 바 있다.
