이벤트 기반 계층적 예측 코딩을 활용한 실시간 IoT 이상 탐지 시스템
뇌 메커니즘과 AI의 만남: 소뇌·신피질 비유를 통한 계층적 예측 코딩 설계
2025
The Singularity is Near / Nearer
퍼셉트론 (1969)
- 퍼셉트론 정의: 입력층(retina), 단일 가중치층, 출력층으로 구성된 간단한 학습 장치로 퍼셉트론을 엄밀히 정의하고, 입력 연결 수(order)와 국소성(conjunctive localness) 제약을 도입해 모델을 제한합니다.
- 수학적 증명: XOR 함수와 연결성(connectedness) 같은 비선형 분류 문제를 단일층 퍼셉트론이 풀지 못함을 보이는 정리.
- 퍼셉트론은 입력된 픽셀(혹은 점)들을 가중치와 곱해 합산한 뒤 하나의 직선(혹은 초평면)으로 “이쪽(x·w + b ≥ 0), 저쪽(x·w + b < 0)” 으로만 나눌 수 있기 때문에,
- 연결된 선처럼 한 덩어리로 이루어진 패턴과
- 끊긴 선처럼 두 덩어리로 분리된 패턴을이 둘 사이를 나누는 단 하나의 직선으로는 구분할 수가 없습니다.
즉, “어느 픽셀들이 서로 이어져 있느냐”라는 비선형적 관계를 파악하려면, 퍼셉트론 하나만으로는 부족하고
여러 퍼셉트론을 층층이 쌓아 복잡한 곡선(비선형 결정 경계)을 만들 수 있는 다층 퍼셉트론이 필요합니다.
1. 소뇌 ↔ 선천적 루프 vs 베이스 네트워크
- 소뇌(선천): 균형 유지·근육 협응 같은 자동 루프를 담당. 처음부터 갖춰진 회로(innate control loop)로, 추가 학습 없이도 기본 기능 수행.
- AI 베이스 모델: 사전학습(pre-training)된 대형 언어모델(LLM)이나 비전 모델의 기본 가중치. 광범위한 데이터로 미리 학습돼, 질문·이미지 이해 같은 '기본 추론' 역량을 즉시 발휘.
비유 핵심: 소뇌가 '타고난 반사 신경'을 담당하듯, 베이스 모델은 광범위한 사전학습으로 학습되지 않은 상태에서도 상당한 기본 능력을 발휘합니다.
2. 신피질 ↔ 심층신경망 → 추상화 추론
- 신피질(neocortex): 진화 과정에서 덧붙여진 '추론·언어·추상화'의 계층적 플랫폼. 저수준 감각→고수준 개념을 단계적으로 처리.
- DNN/Transformer: 층(layer)을 계속 쌓으면서 점점 더 복잡한 패턴을 학습. 신피질처럼, 저레벨 피처→중간표현→고레벨 의미를 계층적으로 추출→통합.
비유 핵심: 신피질이 후천적 추론·언어 능력을 제공하듯, 심층신경망은 다층 신경망으로 고차원 추론 능력을 발휘 합니다.
3. Full Fine-Tuning vs PEFT ↔ 가소성적 적응
- Full Fine-Tuning: 모델의 모든 파라미터를 특정 태스크 데이터로 재학습. 뇌 전체를 재배선(rewiring)하듯 대규모 변화.
- PEFT: LoRA·Adapter·Prefix-tuning 등: 국소 어댑터(adapter)나 저차원 매트릭스만 학습. 뇌가소성(neuroplasticity)에서 특정 시냅스만 강화·약화하는 '국소적·효율적 적응'과 유사.
비유 핵심: Full Fine-Tuning이 "뇌 전체 회로 재구성"이라면, PRFT는 "필요한 회로만 빠르게 보강"하는 가소성 메커니즘입니다.
4. 우주 출현 ↔ 언어모델 학습의 하이퍼파라미터
- 우주의 기적 같은 탄생: 빅뱅 초기조건과 물리상수가 아주 좁은 범위여야만 별·행성·생명이 탄생할 수 있었죠.
- 하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기, LoRA 랭크 등은 모델이 안정적으로 수렴·학습하기 위한 '생명의 허용 창(anthropic window)'과 유사하게, 극도로 민감한 좁은 공간에 위치합니다.
비유 핵심: 생명의 출현과 같이, 모델도 "우연히 딱 맞는" 파라미터 조합이 있어야만 의미 있는 언어 능력을 얻게 됩니다.
AI 분야에서의 의미와 시사점
- 층위적·모듈러 설계의 정당화
- 소뇌+신피질처럼, "베이스 모델 + PEFT 어댑터" 구조는 안정적인 기본 능력 위에 다채로운 후천적 기능을 계층적으로 확장할 수 있는 설계 패턴을 제시합니다.
- 효율적 적응 메커니즘
- 뇌가소성에서 힌트를 얻은 PEFT 기법은, 전체 모델을 다시 학습하지 않고도 새로운 도메인·태스크에 빠르게 적응할 수 있게 해 줍니다.
- 하이퍼파라미터의 결정적 역할 인식
- 우주 초기조건 비유는, 모델을 설계할 때 하이퍼파라미터 최적화가 얼마나 결정적(instrumental)인지를 상기시켜 줍니다. 메타러닝·자동화된 하이퍼파라미터 탐색(AutoML) 연구의 중요성이 강조됩니다.
- 메타러닝 및 연속학습 전략
- 소뇌(기본 루프)+PEFT(가소성)+하이퍼파라미터 비유는, "메타모델(베이스) + 태스크별 어댑터 + 실시간 튜닝"의 연속학습(continual learning) 로드맵을 구상하는 데 영감을 줍니다.
- 뉴로모픽·에지 컴퓨팅 방향
- 뇌가소성을 하드웨어 수준에서 구현하는 뉴로모픽 칩(RRAM, PCM)은, 우연의 우주에서 출현한 생명처럼, "에너지 효율적·자기조직적" AI 시스템 구현의 길잡이가 됩니다.
뉴로모픽 칩(RRAM, PCM)
뉴로모픽 칩(Neuromorphic chip)은 인간 두뇌의 신경망 구조와 정보처리 방식을 하드웨어 수준에서 모방한 반도체 장치로, 인공 뉴런(neuron)과 시냅스(synapse)를 물리적으로 구현하여 기존 폰 노이만(Von Neumann) 구조 대비 병렬 처리 및 저전력 특성을 크게 향상시킵니다.
RRAM (Resistive RAM)
- RRAM은 비휘발성 메모리(NVM)의 한 종류로, 얇은 산화물 층에 전기장을 걸어 산소 공공(oxygen vacancies)을 생성·이동시켜 저항값을 변경함으로써 데이터를 저장합니다. en.wikipedia.orgen.wikipedia.org
- 이 저항 변화 특성은 시냅스 가중치(weight)를 아날로그 또는 디지털 값으로 저장하는 데 유리해, 뉴로모픽 칩의 인-메모리(in-memory) 연산에 활용될 수 있습니다. en.wikipedia.orgen.wikipedia.org
PCM (Phase-Change Memory)
- PCM은 카이콜로겐계(chalcogenide) 유리를 가열해 결정(crystalline) 상태와 비결정(amorphous) 상태 간 상(phase) 변화를 유도해 정보를 기록하는 비휘발성 메모리입니다. en.wikipedia.orgen.wikipedia.org
- 다양한 중간 상태를 만들어 멀티비트 저장이 가능하나, 정확한 셀 프로그래밍의 어려움으로 인해 주로 1비트 셀 구현에 집중됩니다. en.wikipedia.orgen.wikipedia.org
이처럼 RRAM과 PCM은 모두 뉴로모픽 칩에서 시냅스 소자로 주목받으며, 메모리와 연산을 통합한 하드웨어 가속을 통해 차세대 인공지능 응용에서 핵심 기술로 연구되고 있습니다.
주요 차이점 요약
- 실시간 vs. 배치
- 뇌는 보고 듣는 즉시 학습하고 추론하며, 환경 변화에 계속 적응합니다.
- DNN은 "먼저 학습, 나중에 추론" 방식이라 실시간 적응이 어렵습니다.
- 국소적 vs. 전역적
- 뇌는 필요한 시냅스만 국소적으로 강화/약화해 효율적으로 대응합니다.
- DNN(PEFT 제외)은 보통 전체 파라미터를 업데이트해야 해 큰 자원을 씁니다.
- 동적 연결 vs. 고정 연결
- 뇌는 경험에 따라 시냅스가 생기고 없어지면서 회로를 스스로 재구성합니다.
- DNN은 레이어와 노드가 학습 과정 내내 고정되어 있습니다.
- 에너지 효율성
- 뇌: 20W 미만으로 인간이 일상활동 가능한 지능 수행
- DNN: 수백~수천 배 전력 사용, 대형 데이터센터나 서버 필요
이 차이점의 시사
이 차이가 주는 시사점
- AI 연구 방향:
- 온라인·지속 학습(continual learning), 국소 학습 규칙(local learning rules), 스파이크 신경망(spiking NNs) 같은 뇌 특성을 도입해야 합니다.
- 뉴로모픽 하드웨어(RRAM, memristor 등) 개발로 에너지 효율을 대폭 개선할 수 있습니다.
- 응용 측면:
- 현재도 PEFT(LoRA 등) 으로 일부 파라미터만 국소 업데이트해 DNN의 '뇌가소성'적 효율을 흉내 내고 있습니다.
- 앞으로는 실시간 적응 AI, 에지 컴퓨팅 기반 개인화 모델이 뇌와 더 가까운 방식으로 작동하게 될 것입니다.
이처럼, 구조는 흡사하지만 작동 방식(학습·추론 프로세스)과 효율(에너지·속도)에서는 본질적 차이가 크므로, AI가 뇌처럼 일하도록 만들려면 이 "운영과 효율의 간극"을 메우는 연구가 핵심 과제가 됩니다.
1단계: 감각 입력과 내부 생성 모델
- 주요 내용
- 감각 입력(sensory input): 외부에서 들어오는 시계열 데이터(예: 센서 측정값, 이미지 프레임 등).
- 내부 생성 모델(generative model): 뇌 피질은 자신이 경험한 규칙을 바탕으로 “이런 입력이 올 것이다”라는 예측을 만듭니다.
- DNN과의 차이
- DNN: 입력을 그대로 위로 전달하여 특성 추출(feature extraction) 후 최종 출력.
- 신피질: 먼저 입력을 예측(Top-down) → 실제 감각과 비교 → 예측 오차만(오차 신호) 위로 전달.
- 비유
- DNN은 “나는 입력을 순서대로 처리할게”라면, 신피질은 “내가 먼저 예상한 뒤 틀린 부분만 고칠게” 방식입니다.
2단계: 예측 오차(error) 계산 및 보상(compensation)
- 주요 내용
- 오차 검출: 하위 레이어에서 들어온 실제 입력과 상위 레이어 예측값의 차이를 계산.
- 오차 최소화: 오차 신호가 클수록 예측 모델(가중치)을 조정하여 오차를 줄이도록 반복 학습.
- 정밀도 가중치(precision weighting): 각 오차에 신뢰도(정밀도)를 곱해 “어느 오차를 더 중요하게 볼지” 조절 → 주의(attention) 구현.
- DNN과의 차이
- DNN: 전체 손실(loss)을 한 번에 계산 후 역전파(Backpropagation)로 층별 가중치를 업데이트.
- 신피질: 국소적으로 각각의 예측 오차를 즉시 계산·보상 → 계층마다 독립적으로 보상 신호를 전달(더 빠르고 에너지 효율적).
- 비유
- DNN은 시험 채점 후 한꺼번에 오답 노트를 만드는 반면, 신피질은 문제 풀 때마다 바로바로 채점·피드백을 주는 튜터와 같습니다.
3단계: 이벤트 기반 STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity)
- 주요 내용
- 스파이크 이벤트: 뉴런은 연속값 대신 ‘발사(스파이크)’ 형태로 정보 전달.
- STDP 가소성: 시냅스 전후 뉴런 발사 타이밍 차이에 따라 가중치가 강화(LTP)·약화(LTD).
- 이벤트 드리븐: 값 변화(오차) 크기보다 ‘언제’ 발생했는지, ‘어떤 타이밍’에 동시 발사했는지가 중요.
- DNN과의 차이
- DNN: 실수형 가중치 조정을 위해 외부 배치학습이 필요.
- 신피질: 입력이 들어올 때마다 즉시 로컬 STDP로 가중치 업데이터 → 온라인 학습에 최적화, 메모리와 전력 소모 절감.
- 비유
- DNN이 “하루에 한 번 대형 업데이트”라면, 신피질은 “이벤트가 생길 때마다 바로 메모”하는 초경량 노트 방식입니다.
LTP( Long-Term Potentiation): 장기 강화(LTP)는 시냅스의 효율성을 지속적으로 증가시키는 신경 가소성의 한 형태로, 학습과 기억 형성의 기초가 됩니다. 이를 통해 신피질은 신속하고 효율적으로 정보를 저장하고 처리할 수 있습니다.LTD( Long-Term Depression): 장기 약화(LTD)는 시냅스 강도를 감소시키는 과정으로, 불필요한 정보나 과잉 학습을 조절하여 신경망의 효율성을 유지하는 데 기여합니다. 이 두 가지 신경 가소성 메커니즘은 최적의 기억 저장과 정보 처리를 가능하게 합니다.
응용 사례 및 기대 효과
Basic Predictive Coding Model
Hierarchical Predictive Coding Model
1
2
3
1
Layer 1 (Coarse, σ=50):
- Input: 원본 데이터
- Prediction₁ = gaussian_filter(data, σ=50)
- Error₁ = data - Prediction₁
- Cumulative₁ = Prediction₁
2
Layer 2 (Medium, σ=20):
- Input: Error₁ (1층에서 남은 오차)
- Prediction₂ = gaussian_filter(Error₁, σ=20)
- Error₂ = Error₁ - Prediction₂
- Cumulative₂ = Prediction₁ + Prediction₂
3
Layer 3 (Fine, σ=5):
- Input: Error₂ (2층에서 남은 오차)
- Prediction₃ = gaussian_filter(Error₂, σ=5)
- Error₃ = Error₂ - Prediction₃
- Cumulative₃ = Prediction₁ + Prediction₂ + Prediction₃
Event-Driven Predictive Coding Model
Precision-Weighted Predictive Coding Model
Active Inference Predictive Coding Model
Active Inference는 Karl Friston이 제안한 뇌과학 이론으로, 뇌가 단순히 수동적으로 예측하는 것이 아니라 능동적으로 행동하여 예측 오차를 최소화한다는 개념입니다.
핵심 아이디어:
- 일반적 예측 부호화: 예측 → 오차 → 학습
- Active Inference: 예측 → 오차 → 행동 → 환경 변화 → 오차 감소
Adaptive Hierarchical Model
핵심 혁신: 학습 가능한 계층적 가중치
기존 Hierarchical 모델과의 차이점:
뇌과학적 현실성
🧠 뇌과학적 타당성:
- 실제 뇌는 배치 학습을 하지 않음
- 매 순간 경험을 통해 즉시 학습
- 개별 시냅스가 독립적으로 강화/약화
🚀 실용적 장점:
- 메모리 효율적: 전체 데이터셋 저장 불필요
- 실시간 적응: 환경 변화에 즉시 대응
- 점진적 학습: 급격한 변화 없이 안정적 개선
핵심 요약
- 실시간·최소 연산
- ▶︎ Basic, Event-Driven, Hierarchical 모델은 사전 학습 없이 즉시 가벼운 계산만으로 동작 가능.
- 특히 Event-Driven은 이벤트가 발생할 때만 업데이트해 에너지·연산 절약 측면에서 최적.
- 이상 탐지 성능
- ▶︎ STDP Hierarchical이 스파이크 타이밍을 이용해 가장 높은 민감도를 제공.
- Deep Hierarchical, Adaptive Hierarchical도 복잡 패턴에 강하지만, 연산 부담이 커 실시간 처리에는 제약.
- 추가 고려 사항
- Precision-Weighting은 노이즈가 심한 IoT 환경에서 안정적인 예측을 돕지만, 분산 계산이 추가됨.
- Active Inference는 지각과 행동 통합으로 이상 대응력은 높으나, 환경 모델링·정책 학습 비용이 큼.
뇌유사 모델은 “어떻게” 학습하느냐에서 차별화되며, 전통적 역전파 기반 DNN이 대용량 지도학습에서 우수한 성능을 보이는 반면, 뇌유사 모델은 실시간성·에너지 효율·자기조직화·불확실성 관리 등의 영역에서 잠재력을 가집니다.
결론적으로, 뇌유사 학습 방식은 단순히 “생물학적 흉내”를 넘어서,
- 실시간·경량 엣지 AI
- 불확실성·변화에 내성 있는 자율 시스템
- 에너지 절약형 스마트 제조
등, 차세대 AI 패러다임을 여는 핵심 축이 될 것입니다. 전통적 DNN이 대규모 클라우드 훈련과 배치를 지배하는 동안, 뇌영감 모델은 엣지·IoT·로보틱스 현장에서 “언제나 켜져 있는” 지능형 에이전트로 자리매김할 전망입니다.
실험 결과
Sine
Step Change
Random Walk
