KAIST, IP(지식재산권) 개발해 웹사이트에서 제공
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 유회준 교수가 이끄는 PIM 반도체 설계 연구센터(AI-PIM)가 유수 학계에서 인정한 5종의 최첨단 인공지능 반도체 IP(지식재산권)를 개발했다고 밝혔다.
개발 배경은
기존 3차원 정보를 추출하는 위해 ToF 센서를 사용한다. 하지만 ToF 센서의 경우, 전력 소모가 매우 크기 때문에 배터리 기반 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 사용하기 어렵다. 또한, ToF 센서는 특정 측정 환경(먼 물체, 가까운 물체, 높은 반사율 물체, 낮은 반사율 물체 등)에서는 3차원 정보가 손실되는 문제와 데이터 전처리 과정에 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.
인공지능 추론을 통한 3차원 물체인식 기술은 기존 2차원 사진 기반 인공지능 가속 프로세서에서 가속하기 어렵다는 문제가 있다. 3차원 포인트 클라우드를 균일하게 샘플링하고 그룹핑하는 연산은 많은 메모리 접근량을 요구한다. 3차원 포인트 클라우드 기반 인공지능 추론은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
연구 내용은
카메라와 저전력 뎁스 센서(64 픽셀)를 사용하여 단일 카메라 깊이 추정 및 센서 퓨전 기술을 통해 강건한 3차원 공간정보를 생성하며, 이 공간정보로 3차원 포인트 클라우드 기반 심층 신경망을 처리하여 모바일에서도 3차원 애플리케이션 구현이 가능한 반도체 칩을 개발했다.
윈도우 단위 3D 포인트 탐색 알고리즘 개발과 이를 지원하는 면적 효율적인 하드웨어 유닛을 설계했다.
앞으로는
3차원 정보를 필요로 하는 애플리케이션에 활용하기에, 스마트폰, 스마트 글래스, 자율주행 로봇 및 자동차, 그리고 자동화 로봇 등 다양한 플랫폼에서 연구 개발이 가능하며 메타버스에도 적용될 수 있다.
기존 ToF 센서의 한계를 해결하고 저전력 및 고성능 3차원 공간정보 추출을 가능하게 하여 다양한 3차원 애플리케이션 개발이 가능하게 하고 이를 기반으로 모바일 기기에서 풍부한 서비스 제작이 가능할 것으로 보인다. 3차원 포인트 클라우드 기반 딥러닝 신경망 연산의 어려움을 해결하고 저 전력 및 고성능 3차원 공간정보 및 물체인식을 가능하게 하여 최첨단 기술 개발이 가능할 것으로 전망했다.
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