뉴로모픽 구조에서의 상호 얽힘 신호 분리(Entangled Signal Decoupling) 기술

1. 뉴로모픽 구조의 병렬 연산과 신호 얽힘 문제

뉴로모픽 컴퓨팅의 병렬성은 수많은 뉴런 간의 상호 연결성과 시냅스 신호 간섭을 유발하게 되고, 그 결과 다수의 신호들이 하나의 경로 또는 시간 슬롯 안에서 얽히는 신호 상호 얽힘(Entanglement) 현상이 발생한다. 특히 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 구조에서는 시간 기반 정보 인코딩이 사용되기 때문에, 서로 다른 뉴런에서 발생한 스파이크가 거의 유사한 시점에 도달하게 되면 동일한 회로 경로 내에서 혼합 현상이 일어날 수 있다. 이 문제는 정보의 정확한 복호화(decoding)를 방해하고, 결국 시스템 전체의 학습 정확도와 판단 신뢰도를 저하시킨다. 따라서 뉴로모픽 시스템의 실용화를 위해서는 얽힌 신호들을 정밀하게 분리할 수 있는 기술이 필수적이다.

 

2. 얽힘 신호 분리 기술의 기본 개념과 필요성

상호 얽힘 신호 분리(Entangled Signal Decoupling)는 복수의 뉴런이 동시에 또는 매우 근접한 시점에 발화한 전기적 신호들을, 신경망 내에서 식별 가능하도록 분리하는 기술이다. 이 기술은 전통적인 디지털 시스템에서는 흔히 볼 수 없는 고속 아날로그 신호의 구간적 겹침을 처리하는 데 최적화되어야 한다. 뉴로모픽 시스템에서는 각 뉴런이 스파이크를 발생시킬 때, 그 시간과 강도, 주파수 특성에 따라 개별 신호를 구분해야 하지만, 실제 회로에서는 수십 또는 수백 개의 시냅스가 동시에 작동하므로 이론적으로 무한에 가까운 신호 조합이 나타난다. 만약 이러한 신호 얽힘을 해소하지 못한다면, 결과적으로 회로 내부의 노이즈가 증가하고, 데이터 재구성 오류 또는 오버피팅 문제가 발생할 수 있다. 특히 드론, 로봇, 엣지 AI 시스템처럼 실시간 반응이 중요한 환경에서는 신호 분리의 효율성이 성능 전체를 좌우하게 된다.

 

3. 시간-주파수 영역 분석 기반 분리 알고리즘

최근 연구에서는 신호 분리 문제 해결을 위해 시간-주파수(Time-Frequency) 도메인 기반의 알고리즘이 제안되고 있다. 대표적으로 Short-Time Fourier Transform(STFT), Wavelet Transform(WT), 그리고 Empirical Mode Decomposition(EMD) 등의 분석 기법이 사용된다. 이 방법은 스파이크 신호를 시간과 주파수의 두 차원에서 동시에 분석하여, 서로 유사한 주파수 대역을 가지더라도 미세한 시간 차를 활용하여 구분할 수 있게 해준다. 특히 SNN에서는 스파이크 신호가 짧고 급격한 파형으로 구성되어 있기 때문에, 이러한 고해상도 분석 기법이 매우 효과적이다. 실제 실험에서는 하나의 뉴로모픽 회로에서 16개의 뉴런이 동시에 발화한 경우에도, 시간-주파수 해석을 통해 약 92%의 정확도로 개별 신호를 복원해낸 사례가 보고되었다. 이는 단순 신호 분리 이상의 의미를 가지며, 뉴로모픽 시스템 내에서의 실시간 오류 보정 및 피드백 회로 설계에도 직접적으로 응용될 수 있다.

 

 

 

4. 하드웨어 기반 신호 분리: 멤리스터와 멀티모달 소자 활용

소프트웨어적 신호 분리 외에도, 하드웨어 구조 자체에서 신호 얽힘을 방지하거나 최소화하는 설계 방식도 병행되고 있다. 대표적으로 멤리스터(Memristor) 기반 시냅스를 사용하면, 개별 시냅스 경로에서 발생하는 전압-전류 변화에 따라 고유한 전도 특성을 형성하게 되어, 동일 시간에 도달한 신호라도 각기 다른 전기적 반응을 나타낸다. 이러한 특성을 활용하면 물리적 경로 자체가 신호 분리에 기여하는 구조를 만들 수 있다. 또한 최근에는 멀티모달(Multimodal) 소자 기술이 뉴로모픽 구조에 도입되며, 광신호, 열신호, 전기신호 등을 복합적으로 사용하여 신호 간섭을 다차원적으로 분산시키는 방식도 실험 중이다. 이 방식은 특히 센서 통합형 뉴로모픽 시스템에서 유리하며, 얽힘 신호의 다차원 분리를 통해 인지 오차율을 획기적으로 줄이는 데 기여할 수 있다.

 

5. 미래 응용성과 기술적 도전 과제

상호 얽힘 신호 분리 기술은 아직 초기 단계이지만, 향후 뉴로모픽 칩이 실제 자율 시스템, 로봇 공학, 인간-기계 인터페이스 등에 적용되기 위해 반드시 해결되어야 할 기술적 과제 중 하나다. 이 기술이 정교화될수록 뉴로모픽 시스템의 스케일 확장성과 다중 입력 처리 효율성이 향상되며, 실시간 데이터 응답성과 학습 능력도 크게 강화될 수 있다. 그러나 현재의 기술은 여전히 제한된 환경에서만 높은 성능을 보이며, 대규모 SNN에서의 범용성 확보는 과제로 남아 있다. 또한 신호 분리에 따른 에너지 소비 증가, 회로 복잡도 증가, 발열 제어 문제 등 하드웨어 차원의 도전도 무시할 수 없다. 따라서 앞으로는 소자 물성, 알고리즘, 회로 설계, 시스템 아키텍처 전반에서의 통합적 접근이 필요하다. 향후 이 기술이 성숙하면, 뉴로모픽 컴퓨팅은 진정한 생체모사형 지능 시스템으로 자리잡을 수 있을 것이다.