국내 연구진이 곤충의 시신경계를 모방해 초고속·저전력 동작이 가능한 신개념 ‘지능형 센서’ 반도체의 개발로 다양한 혁신적 기술로 확장가능한 기술이 개발됐다. 이 기술은 교통, 안전, 보안 시스템 등 다양한 분야에 응용돼 산업과 사회에 기여할 것으로 보인다.

멤리스터는 메모리와 저항의 합성어로 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자를 말한다.

최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지, 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 AI를 활용한다. 하지만 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘을 이용해 물체와 그 동작을 인식하는 기존 비전 시스템은 데이터 트래픽과 전력 소모가 높아 모바일이나 사물인터넷 장치에 적용하기 어렵다.

연구진은 이를 해결하기 위해 곤충에 주목했다. 곤충은 기본 동작 감지기라는 시신경 회로로 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 그 동작을 인식한다. 연구진은 멤리스터 소자들을 집적해 고효율⋅초고속 동작 인식이 가능한 지능형 동작인식 소자를 개발했다. 동작인식 소자는 자체 개발한 두 종류의 멤리스터 소자와 저항만으로 구성된 단순한 구조를 가지고 있다. 두 종류의 서로 다른 멤리스터는 각각 신호 지연 기능과 신호 통합, 발화 기능을 수행하면서 곤충의 시신경을 직접 모사해 사물의 움직임을 판단할 수 있었다.

연구진은 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계해 개발한 동작인식 소자를 적용했다. 그 결과 기존 기술 대비 에너지 소비를 92.9% 낮추면서 더 정확히 사물의 움직임을 예측할 수 있음을 확인했다.

김경민 교수는 “곤충은 매우 간단한 시각 지능을 활용해 놀랍도록 민첩하게 물체의 동작을 인지하는데, 이번 연구는 신경의 기능을 재현할 수 있는 멤리스터 소자를 활용해 이를 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며 “최근 AI가 탑재된 휴대폰과 같이 에지(edge)형 인공지능 소자의 중요성이 매우 커지고 있는데, 이 연구는 동작 인식을 위한 효율적인 비전 시스템 구현에 기여할 수 있다. 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.