뉴로모픽 신경망의 프루닝 기법 고찰

1. 뉴로모픽 신경망에서 프루닝이 필요한 기술적 배경

뉴로모픽 신경망 시스템은 높은 병렬성과 저전력 특성을 제공하지만, 물리적 하드웨어 자원에는 한계가 있기 때문에 뉴런 수, 시냅스 수, 연결 구조의 복잡도가 증가할수록 전력 소비와 칩 면적 부담이 커지게 된다. 특히 스파이킹 뉴런 기반의 뉴로모픽 신경망은 과도한 시냅스 연결이 불필요한 스파이크를 생성하게 하여 오히려 정보 처리의 효율성을 저해하는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 뉴로모픽 시스템에서도 딥러닝과 유사하게 프루닝(pruning) 기법을 활용하여 불필요한 연결을 제거하고, 효율적인 구조로 최적화하는 것이 필수적이다. 하지만 뉴로모픽 환경은 이벤트 기반 비동기 신호처리를 중심으로 작동하기 때문에, 전통적인 CNN에서의 프루닝 방식과는 다른 고려가 필요하다. 뉴런 발화 빈도, 시냅스 가중치 변화, 시간 기반 학습 데이터 흐름 등을 종합적으로 판단해 프루닝 여부를 결정해야 한다는 점에서, 뉴로모픽 전용 프루닝 기법의 개발은 매우 중요한 연구 과제로 떠오르고 있다.

 

 

 

2. 뉴로모픽 프루닝 기법의 분류와 알고리즘적 접근 방식

현재까지 제안된 뉴로모픽 프루닝 기법은 크게 세 가지 범주로 분류할 수 있다. 첫 번째는 스파이크 기반 통계 프루닝(Spike-driven Statistical Pruning) 방식이다. 이 방식은 일정 시간 동안 특정 시냅스나 뉴런이 얼마나 자주 활성화되었는지를 측정하여, 발화 빈도가 낮은 연결을 제거하는 방식이다. 이는 생물학적 시냅스 소멸(시냅틱 프루닝)과 유사한 원리이며, 회로 자원을 절약하면서도 시스템 전체의 정보 처리 능력을 유지할 수 있도록 설계된다. 두 번째는 가중치 민감도 기반 프루닝(Weight Sensitivity-based Pruning)으로, STDP 학습 과정에서 시냅스 가중치의 변화 폭이나 안정성을 분석하여 변화량이 거의 없는 시냅스를 제거한다. 이는 연산 부하를 줄이는 데 효과적이며, 멤리스터 기반 시냅스 회로에서 특히 활용도가 높다. 세 번째는 에너지 효율 중심 프루닝(Energy-aware Pruning) 방식이다. 뉴로모픽 시스템에서는 회로 동작 시 에너지 소비가 매우 중요하므로, 실제 연산 중 전력 소비가 높은 시냅스 그룹을 식별하여 제거하거나 간소화하는 방식이 도입되고 있다. 이러한 알고리즘은 뉴런 간의 기능적 연결성을 보존하면서도 불필요한 스파이크 생성을 억제할 수 있기 때문에, 고성능-저전력 뉴로모픽 칩 설계에 필수적인 역할을 한다.

 

3. 하드웨어 구현 관점에서의 프루닝 기법 적용 과제와 전망

뉴로모픽 신경망에서 프루닝 기법을 실질적으로 적용하려면, 하드웨어 수준에서의 제약과 현실적인 구현 가능성을 고려해야 한다. 첫 번째 도전 과제는 프루닝 이후 회로 재구성(reconfigurability)이다. 전통적인 소프트웨어 기반 AI에서는 프루닝 후 새로운 모델을 재훈련하거나 병렬구조를 다시 설정하면 되지만, 뉴로모픽 하드웨어는 물리적으로 배선된 뉴런 및 시냅스를 기반으로 작동하기 때문에, 프루닝으로 비활성화된 소자를 다시 활용하기가 어렵다. 따라서 동적 구성 변경이 가능한 프로그램 가능한 시냅스 아키텍처의 도입이 병행되어야 한다. 두 번째 과제는 소자의 내구성과 일관성이다. 멤리스터나 아날로그 시냅스 소자의 경우, 반복적인 가중치 변화나 제거 과정에서 성능 열화가 발생할 수 있다. 이로 인해 일부 연구는 프루닝을 수행하되, 완전 제거가 아닌 가중치 동결 방식(freezing)으로 대체하고 있다. 마지막으로는 프루닝이 학습 성능에 미치는 영향 분석이다. 프루닝으로 인해 뉴로모픽 신경망의 표현력이 떨어질 가능성이 있기 때문에, 시뮬레이션을 통한 사전 검증 및 프루닝 후의 보정 학습이 필요하다. 향후에는 프루닝 알고리즘을 하드웨어 수준에서 실시간으로 수행하는 온칩 프루닝(On-Chip Pruning) 기술이 등장할 것으로 기대되며, 이는 엣지 뉴로모픽 시스템의 자율 최적화 능력을 크게 향상시킬 수 있다.