[e돋보기] 머신러닝이란

[양태훈기자] 머신러닝(Machine Learnig)이란 기계가 사람처럼 스스로 학습을 하는 '기계학습'을 의미한다. 정해진 프로그램이 아닌 알아서 학습할 수 있는 프로그램을 말한다.

올해 IT 산업 전반에서는 머신러닝 기반의 '인공지능'이 화두로 떠올랐다. 사기방지부터 개인화 광고, 추천 콘텐츠, 헬스케어 서비스 등 이미 다양한 분야에서 적용이 확대되는 추세다.

머신러닝의 핵심 기법으로는 '지도학습(입력과 출력으로 구성된 데이터로부터 입출력간의 함수를 학습하는 방법)'과 '자율학습(데이터를 기반으로 일관된 해석을 도출하는 방법)', '증강학습(반복된 행동을 통해 얻은 결과로 행동을 학습하는 방법)' 등이 꼽힌다.

대표적으로 올 상반기 큰 이슈였던 구글의 '알파고'에는 지도학습 방법 중 하나인 '딥러닝' 기법이 적용됐다.

딥러닝은 기존 ANN과 달리 계층구조를 갖춘 심층신경망(DNN)을 기반으로, 기존보다 빠르게 데이터를 분류할 수 있는 성능을 제공한다.

현재 구글, 페이스북, 네이버 등이 사용자의 얼굴을 인식해 신원을 판별하거나 음성을 통해 이미지를 검색·분류하는데 딥러닝 기법을 활용하고 있다.

머신러닝은 효율성 향상을 위해 보다 방대한 데이터를 더 빠르게 연산(처리)해야 하는 만큼 반도체 업계에서도 큰 주목을 받고 있다.

효과적인 연산을 위해서는 '중앙처리장치(CPU)'보다 병렬처리에 유리한 '그래픽처리장치(GPU)'나 높은 유연성을 통해 특정 패턴에 대한 대량 계산이 가능한 '프로그래머블 반도체(FPGA)'가 각광을 받는 추세다.

메모리 영역에서도 D램과 저장장치 간의 속도차이에서 오는 병목현상을 줄이기 위한 '스토리지 클래스 메모리(SCM)가 주목을 받고 있다.

삼성전자와 SK하이닉스를 비롯해 마이크론, 자일링스, IBM, ARM 등이 'Gen-Z' 컨소시엄을 구성, D램보다 가격이 낮으면서 낸드보다 빠른 SCM 개발에 주력하고 있다.

대표적으로 인텔과 마이크론이 지난해 발표한 '3D 크로스포인트'를 SCM으로 꼽을 수 있다.

3D 크로스포인트는 낸드플래시 대비 1천배 빠른 속도를 제공하는 동시에 D램과 달리 전원을 꺼도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리 반도체다.

D램 및 낸드플래시와 달리 트랜지스터 없이 각 메모리 셀에 전류를 흘려보내 데이터를 저장할 수 있는 새로운 메모리 설계 방식인 '크로스포인트'를 적용한 것이 특징으로, 각각의 메모리 셀이 교차하는 부분에 전압을 걸어 데이터(0과1의 조합된 숫자)를 저장하는 것이 원리다.

트랜지스터가 없어 D램 및 낸드플래시 대비 동일 면적에서 10배 많은 용량을 구현할 수 있으며, 내구성 또한 이론적으로 1천배 이상 향상되는 것으로 알려졌다.