가스 성분 인식해 전기 신호로 출력 가능...유해 가스 인식 및 와인 구분
모바일이나 사물인터넷 등에 유용하게 사용될 것
(내외방송=정지원 기자) 인간의 후각신경을 모방해 가스를 인식할 수 있는 기술이 개발돼 앞으로 다양한 분야에 유용하게 사용될 것으로 보인다.
KAIST는 4일 '내외방송'에 보낸 자료에서 "최양규 전기및전자공학부 교수와 박인규 기계공학과 교수 공동 연구팀이 '인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽(사람의 뇌 신경망에서 영감을 받아 만듦) 반도체 모듈'을 개발했다"고 밝혔다.
인간의 후각 뉴런(신경 세포)과 같이 가스 성분을 인식하고 스파이크(전기) 신호로 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽을 기반으로 한 전자코를 구현할 수 있게 된 것이다.
인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링이나 음식 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다.
하지만, 이 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하기 때문에 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다.
따라서 이 시스템은 모바일이나 사물인터넷(IoT) 장치에 적용하기 어려웠다.
반면, 생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고 이를 뇌에서 병렬적으로 처리해 낮은 전력 소비만으로 가스를 판별할 수 있다.
때문에 저전력 후각 시스템을 구축하기 위해 생물학적 후각 시스템을 모방한 후 센서 단에서 스파이크 형태로 정보를 전달하는 '인-센서 컴퓨팅'을 기반으로 한 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있다.
뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 후각신경처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다.
이에 연구팀은 반도체식 금속산화물을 기반으로 한 가스 센서와 단일 트랜지스터(전류 증폭)를 기반으로 한 뉴런 소자를 이용해 가스를 인식하고 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다.
이렇게 개발된 반도체 모듈을 바탕으로 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템이 구축됐다.
특히, 여러 가지 가스 분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있음을 보인 것이 의미가 크다.
연구를 주도한 한준규 전기및전자공학부 박사과정은 "개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용돼 사물인터넷과 환경 모니터링, 음식 모니터링과 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것"이라며 "이는 인-센서 컴퓨팅 시대를 앞당기는 발판이 될 것"이라고 의의를 설명했다.
이 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업과 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업과 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
한준규, 강민구 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이 연구는 국제 학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난 4월 온라인에 출판됐으며 후면 표지 논문으로 선정됐다(논문명: Artificial olfactory neuron for an in-sensor neuromorphic nose).
