[IT 톺아보기] 빅데이터 없어도 되는 AI '제로샷 러닝'
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[IT 톺아보기] 빅데이터 없어도 되는 AI '제로샷 러닝'
  • 김상혁 기자
  • 승인 2020.05.10 09:09
  • 댓글 0
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제로샷 러닝, 빅데이터 필요한 딥러닝과 반대 원리
30만번 이상 접었다 펴도 문제 없는 소재 개발
국내 연구진, 고성능 초미세 반도체 소자 구현 성공
연일 터지는 정치·사회 뉴스에 빠져 정작 중요한 것을 놓치기 일쑤죠. 21세기 미래를 바꿀 IT기술, 인포테인먼트 소식입니다. 미래 먹거리일 뿐 아니라, 흐름을 놓쳤다간 금방 시대에 뒤처지게 됩니다. <오피니언뉴스>는 매주 주요 IT, 과학기술, 게임 소식들을 짤막하게 모아 소개합니다. 먼 미래가 아닌 눈앞의 미래에 상용화될 IT기술을 주로 다루려합니다.  [편집자 주]

[오피니언뉴스=김상혁 기자] 인공지능(AI)이 어떻게 이뤄지냐고 물으면, 많은 사람들이 머신러닝과 딥러닝을 답할 것입니다. '빅데이터'를 통해 각종 패턴이나 알고리즘을 분석한 후 결과를 내놓는 과정으로 알려져있기 때문입니다.

◆ 빅데이터 없이 만드는 AI '제로샷 러닝'

그런데 최근 대량의 데이터 없이도 AI를 가능케 하는 '포스트 딥 러닝'이 주목 받고 있다고 합니다. '제로샷 러닝'입니다.

마이크로소프트, 우버, 바이두(Baidu), 알리바바 등의 AI 기반 기업에서 개발 중인 제로샷 러닝은 딥 러닝과 완전 반대 입니다. 별다른 데이터가 없어도 유용한 패턴이나 결과를 도출해내게 됩니다. 이를 통해 AI는 겪어보았거나 혹은 익숙하지 않은 상황에서도 패턴이나 행동을 만듭니다.

어떤 문제에 대한 힌트들이 있을때 딥 러닝은 모든 데이터를 분석한다면, 제로샷 러닝은 공통점을 이용해 정답을 찾아냅니다. 구글의 '인공신경망 기계번역(GNMT)'은 시스템이 한 번도 해보지 않았던 언어 간 번역을 다른 언어 사이의 번역 데이터를 활용해 유추하는 방식입니다. 제로샷 러닝의 대표적인 활용처죠.

사실 딥 러닝은 사실 몇가지 문제를 안고 있습니다. 모든 분야에서 딥 러닝이 가능할 정도로 빅데이터를 확보하긴 어렵고, 확보했다고 해도 이를 가공하는데 경제적 면에서 효율이 안 좋을 수 있습니다. 필요한 결과가 나온다는 보장도 없고, 이 과정에서도 컴퓨팅 자원이 극심하게 소모됩니다.

이런 이유로 제로샷 러닝이 주목 받고 있는 것입니다. 과학자들이나 개발자들은 데이터 수집과 분석에 필요한 역량을 아끼고, 이를 더 지능적인 AI나 게임, 패턴을 만드는 데 쏟을 수 있을 것입니다.

장재은 DGIST 교수팀이 30만번 이상 접었다 펴도 문제 없는 박막전극 제조 기술을 개발했다. 사진제공=DGIST
장재은 DGIST 교수팀이 30만번 이상 접었다 펴도 문제 없는 박막전극 제조 기술을 개발했다. 사진제공=DGIST

◆ 30만번 이상 접었다 펴도 문제 없는 소재

최근 휘어지는 플렉서블 전자기기를 위한 유연 소재에 관한 개발이 활발합니다. 이런 가운데 국내 연구진이 30만번 접어도 문제 없은 전자부품 재료 제조 기술을 개발했습니다.

대구경북과학기술원(DGIST)은 장재은 정보통신융합전공 교수팀이 기존 박막전극에 아주 작은 마이크로 구멍을 만들어 전기적 내구성을 높인 박막전극 제조 기술을 개발했다고 밝혔습니다.

장재은 교수팀은 기존 박막전극에 2~3 마이크로미터 수준의 아주 작은 구멍을 특정 형상으로 배치했습니다. 이로 인해 구멍 부문에서만 균열이 일정하게 발생했고, 전극을 30만번 이상 접었다 펴도 다른 부분에 규열이 가지 않을 정도로 전기적 내구성을 높이는데 성공했습니다.

특히 이번에 개발된 기술은 현재 전극을 생상하는 반도체 공정 장비를 그대로 이용해 제작할 수 있어 경제적 효과도 크다는 것이 연구진의 설명입니다.

또 연구진은 또한 이를 이용한 박막 트랜지스터 제작 기술도 함께 개발했습니다. 기존과 유사한 성능을 유지하면서도 높은 내구성을 갖고 있어 향후 플렉서블 디바이스의 내구성을 높이는데 일조할 것으로 보입니다.

대면적 기판 위에 합성된 2차원 전이금속 텔루륨화 화합물을 묘사한 모식도. 사진제공=UNIST
대면적 기판 위에 합성된 2차원 전이금속 텔루륨화 화합물을 묘사한 모식도. 사진제공=UNIST

◆ '모어 무어'…국내 연구진, 고성능 초미세 만도체 전극 개발

2년 마다 반도체 집적회로의 성능이 2배로 증가한다는 '무어의 법칙'은 2016년 종말을 맞이했습니다. 이후 '모어 무어(More Moore)'로 일컬어지는, 더 작고 더 성능이 좋은 새로운 형태의 반도체 연구가 활발한데요. 국내 연구진이 새로운 전극 물질을 개발해 고성능 초미세 반도체 소자 구현에 성공했다고 합니다.

울산과학기술원(UINST)은 권순용 신소재공학부 교수 연구팀이 '고성능 초미세 반도체' 소자 구현에 걸림돌이던 '2차원 금속 전극 물질'을 4인치 직경의 실리콘 기판(웨이퍼)에 원하는 형태로 합성하는 데 성공했다고 밝혔습니다.

반도체 소자는 전자가 원하는 때에 특정한 위치와 방향으로 움직일 때 제대로 작동합니다. 그리고 반도체 칩의 성능을 높이려면 칩을 구성하는 개별 소자를 아주 작게 만들어야 합니다. 그런데 개별 소자를 작게 만들면, 전자가 원하지 않는 데로 흐르는 현상(터널링 효과)이 발생합니다.

이 문제를 풀고자 매우 얇은 2차원 반도체 물질을 사용하려는 논의가 있지만, 이에 걸맞은 전극은 개발되지 않았습니다. 반도체 소자에는 금속이나 절연체 등도 함께 들어가는데, 반도체 물질만 바꾸면 높은 '에너지 장벽'이 나타나 전자 이동이 어려워집니다. 따라서 고성능 초미세 반도체 소자를 구현하기 위해서는 2차원 전극 물질도 새로 합성해야 합니다.

연구팀은 초미세 반도체의 전극 물질로 활용할 수 있는 '2차원 텔루륨화 화합물'을 대면적으로 합성하는 데 성공했습니다. 본래 텔루늄이 불안정한 물질이어서 화합물이 만들기 어려웠지만 연구팀은 '금속합금 원료에서 증발한 텔루륨 기체를 가두는 공법'으로 이를 해결했습니다.

새롭게 합성한 2차원 전극 물질은 합성 중 결함이 거의 없어 우수한 물리적·전기적 물성을 나타냈다고 합니다. 또 전체 공정이 500도 미만의 비교적 낮은 온도에서 몇분 만에 진행돼 기존 반도체 공정을 그대로 사용할 수 있고, 비용도 절감할 수 있다는 것이 연구팀의 설명입니다.


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