자율주행·로봇 인식 정확도 "지금보다 2배 개선 가능"
사람의 뇌 신경 전달 원리(시냅스)를 그대로 모사한 로봇 비전 센서가 개발됐다. 자율주행이나 드론, 로봇 등에서 주변 환경 인식이 더 빠르고, 정확해질 전망이다. 다만, 기술 성숙도 측면에서는 2차원 재료 사용으로 기초 단계고, 대신 실리콘 반도체로 상용화를 추진 중이라고 KIST 연구팀은 설명했다. UNIST 신소재공학과 최문기 교수팀은 한국과학기술연구원(KIST) 최창순 박사팀, 서울대학교 김대형 교수팀과의 공동으로 시냅스 모방 로봇 비전 센서를 개발했다고 4일 밝혔다. 비전 센서는 기계의 눈 역할을 하는 부품이다. 센서가 감지한 정보는 뇌의 역할을 하는 프로세서로 전달된다. 정보가 여과 없이 전달되면 전송 데이터가 늘어나 처리 속도가 느려지고, 불필요한 정보로 인해 인식 정확도도 떨어진다. 조명이 급격히 바뀌거나 밝고 어두운 영역이 뒤섞인 상황에서는 이 같은 현상이 더 두드러지게 나타난다. 연구팀은 뇌 시냅스에서 일어나는 도파민-글루타메이트 신호 전달 경로를 모방해 윤곽선처럼 명암 대비가 큰 시각 정보만을 골라낼 수 있는 비전 센서를 개발했다. 뇌에서 도파민이라는 신경전달물질이 글루타메이트 신호의 반응을 조절해 신호 세기를 조절하는 생리 현상을 본떠, 이를 빛에 반응하는 반도체 소자(시냅스 모사 광트랜지스터)에 구현했다. 최문기 교수는 “눈 자체에 뇌의 일부 기능을 부여한 인-센서 컴퓨팅(in-sensor computing) 기술을 적용해 영상 데이터의 밝기와 대비를 스스로 조절하고, 불필요한 정보는 걸러낸다”며“초당 수십 기가비트에 달하는 영상 데이터를 처리해야 하는 로봇 비전 시스템 부담을 근본적으로 줄일 수 있다”고 설명했다. 기존에는 모든 영상 데이터를 CPU나 GPU 같은 외부 프로세서로 전송해 처리하지만, 이 기술은 센서가 내부에서 직접 이미지 밝기와 대비를 최적화하고 중요한 정보만 선별해 남기는 방식이다. 실제 실험 결과, 이 비전 센서는 영상 데이터 전송량을 기존 대비 약 91.8% 줄이면서도, 객체 인식 시뮬레이션의 정확도는 약 86.7%까지 끌어올릴 수 있는 것으로 확인됐다. 이 센서는 게이트 전압에 따라 전류 반응이 바뀌는 광트랜지스터로 이루어져 있다. 게이트 전압은 뇌의 도파민처럼 반응 강도를 조절하는 역할을 하며, 광트랜지스터에서 나오는 전류는 글루타메이트 신호에 해당하는 자극 전달을 모사한다. 게이트 전압을 조절하면 빛에 민감해지기 때문에 어두운 환경에서도 또렷하게 윤곽 정보를 감지할 수 있다. 또 빛의 절대 밝기뿐 아니라 주변과의 밝기 차이에 따라 출력 전류가 달라지도록 설계돼 밝기 변화가 큰 경계면, 즉 윤곽선은 더 강하게 반응하고 밝기가 일정한 배경은 억제된다. 최창순 KIST 박사는 “이번 기술은 로봇·자율주행 자동차·드론·IoT 기기 등 다양한 비전 기반 시스템에 폭넓게 적용할 수 있다”며 “데이터 처리 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있어, 차세대 인공지능 비전 기술의 핵심 솔루션으로 활용될 수 있을 것”이라고 기대했다. 최 박사는 "현재 이 기술을 실리콘 반도체 분야에서 이용하는 방안도 함께 모색 중"이라며 "상용화가 이루어진다면, 실리콘 분야에서 먼저 이루어질 것"이라고 부연 설명했다. 최문기 교수는 "별도의 복잡한 연산 장치도 필요없다"며 "이 같은 기술이 실시간 반응성과 에너지 효율이 중요한 차세대 인공지능 비전 기술 핵심 해법으로 주목받고 있는 이유"라고 덧붙였다. 연구는 한국연구재단 우수신진사업, KIST 미래원천반도체기술개발사업, 기초과학연구원 지원을 받았다. 연구 결과는 국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 온라인으로 5월2일 게재됐다.
