[기계신문] 현재 일상과 산업 전반에서 빠르게 확산되고 있는 인공지능 서비스는 대부분 인터넷을 통해 AI 센터와 모바일·PC 등의 단말기를 연결하는 방식이다.
그런데 이러한 방식은 AI 시스템의 구동은 물론 데이터 전달 과정에서도 많은 전력을 사용해 환경에 부담을 가중시키고, 전쟁과 재난 상황에서는 전력·통신망 붕괴로 무용지물이 될 수도 있다. 특히 생명·안전 분야의 AI 서비스라면 문제는 더욱 심각해질 수도 있다.
이러한 약점을 극복할 수 있는 차세대 인공지능 기술로 자연 상태의 저전력·고효율 컴퓨터라 할 수 있는 인간 신경계의 정보처리 메커니즘을 모방하는 ‘인-센서(in-sensor) 컴퓨팅’ 기술이 주목 받고 있다.
한국과학기술연구원(KIST) 인공뇌융합연구단 이수연 박사팀이 인-센서 컴퓨팅 실용화의 열쇠가 될 ‘인공감각 뉴런소자’ 개발에 성공했다. 뉴런은 눈·코·입·귀·피부 등의 감각기관이 받아들이는 방대한 외부 자극을 일차적으로 스파이크(spike) 형태의 정보로 정제해 두뇌가 인지·학습·추론·예측·판단 등의 복잡한 작업을 적은 에너지로도 신속하게 통합 수행할 수 있도록 하는데 중요한 역할을 한다.
OTS(Ovonic Threshold Switch) 소자는 2단자로 구성된 스위칭 소자로, 스위칭 전압 이하에서는 높은 저항 상태(10~100 MΩ)를 유지하고, 스위칭 전압 이상에서는 급격한 저항 감소를 보이는 특성을 가진다. 이러한 OTS의 저항 스위칭 특성을 이용한 선행연구에서, 연구팀은 입력되는 신호가 특정 세기를 넘어설 때 스파이크 신호를 발생시키는 뉴런의 동작(integrate-and-fire)을 흉내 내는 인공 뉴런 소자를 개발하였다.
이번 연구에서는 더 나아가, 감각기관에 입력되는 방대한 데이터 사이에서 빠르게 패턴을 찾아내 추상화하는 뉴런의 거동을 모사하기 위해 스위칭 전압을 제어할 수 있는 3단자 OTS(Ovonic Threshold Switch) 소자를 개발했다. 3단자 OTS 소자의 제3 전극에 외부 자극을 전압으로 변환하는 센서를 연결함으로써 외부 자극에 따라 스파이크 신호의 형태가 달라지는 감각 뉴런 소자를 구현할 수 있었다.
연구팀은 이 같은 3단자 OTS 소자를 광전 변환 센서와 연결해 인체 감각기관의 정보처리 방식을 흉내내는 인공시각 뉴런소자를 구현하는 데 성공했다. 또한, 인공시각 뉴런 소자를 두뇌의 시각 중추를 모사한 인공 신경망과 연결하여 폐의 X-ray 이미지 학습을 통해 86.5%의 정확도로 코로나19와 바이러스성 폐렴을 구별할 수 있음을 보였다.
KIST 인공뇌융합연구단 이수연 단장은 “이번에 개발한 인공감각 뉴런소자는 기존 센서와 연결하여 시각, 촉각 등 다양한 감각 뉴런소자를 구현할 수 있는 플랫폼 기술로, 인-센서 컴퓨팅 기술 분야에서 매우 중요한 기술”이라고 설명했다.
또한 “검사와 동시에 진단이 가능한 의료영상 진단시스템 개발, 맥박이나 혈압의 시계열 패턴 분석을 통한 급성 심장질환의 예측, 가청 주파수 바깥의 진동을 감지해 건축물 붕괴 사고나 지진, 쓰나미 등을 예방하는 초감각의 구현 등 특히 생명·안전과 관련된 다양한 사회 문제 해결에 많은 기여를 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 미래반도체 신소자 원천기술개발사업 및 차세대지능형반도체 기술개발사업의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 나노 분야 저널인 ‘Nano Letters’ 최신호에 게재되었다.
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