KAIST, 압력 인식해 스파이크 신호 출력… ‘인-센서 컴퓨팅 시대 앞당기나

KAIST 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발한데 이어 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다.

개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각인식 시스템을 구현할 수 있다.
 
연구 배경

생물학적 촉각 시스템은 스파이크 기반으로 병렬 연산을 구현하여, 전력 소비를 최소화할 수 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 생물학적 촉각 시스템을 모방하고 기존의 폰 노이만 방식의 한계를 극복하기 위해, 뉴로모픽 기반의 스파이킹 신경망(SNN)이 각광을 받고 있다.

하지만, SNN을 촉각 시스템에 적용하기 위해서는, 인간의 촉각 뉴런처럼 수집된 압력 신호를 스파이크 형태로 변환해야 하기 때문에, 일반적인 압력 센서는 사용될 수 없다. 따라서, 압력을 센싱하는 동시에 스파이크를 발현하는 기능을 수행할 수 있는 새로운 방식의 모듈 개발이 필요하다.

연구 내용

연구팀은 마찰대전 발전기(TENG)와 바이리스터(biristor) 소자로 구성된 자가 발전이 가능한 뉴로모픽 모듈을 구현하였다. 압력이 가해지면 TENG의 출력 전류가 바이리스터 뉴런에 전달되어, 감지된 압력에 따라 스파이킹 주파수가 달라지는 촉각 뉴런의 특성을 구현할 수 있다. TENG은 그 출력 범위가 다른 유형의 나노발전기보다 훨씬 높기 때문에, 3kPa 근처의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 3kPa은 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력에 해당된다.

개발된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 복잡한 패턴 인식이 가능함을 입증하기 위해, MNIST 데이터셋의 손글씨 숫자 분류를 수행하였다. 또한, 제작된 뉴로모픽 모듈을 이용해 들숨과 날숨의 구분이 가능한 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축하였다.

기대 효과

연구팀이 개발한 인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈을 이용하면, 센서 어레이와 프로세서 간 신호 전달을 위한 변환 회로와 패턴 인식을 위한 폰노이만 기반 컴퓨터를 제거할 수 있기 때문에, 에너지 소비를 최소화할 수 있다. 따라서 IoT분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 응용되는 뉴로모픽 기반 저전력 촉각시스템을 구현할 수 있다. 또한, 센서단에서 인공지능 연산을 수행하는,“인센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)” 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다.