한양대, 색 인식과 기억 · 연산 수행하는 인공 시각 시스템 개발

유기나노공학과 박희준 교수 연구팀, 광 시냅스기반 인공 시신경 개발

▲ 인체의 망막 및 시신경을 모사하여, 빛 신호로 들어오는 외부 시각 정보를 감지하고 기억, 연산을 수행하는 인공 시신경 시스템 모식도 (사진=한양대 박희준 교수)

[에너지경제신문 송기우 에디터] 인간의 눈과 같이 시각 신호를 감지하고, 기억할 뿐만 아니라 동시에 사물 판별이 가능한 지능형 시각 시스템을 실현할 수 있는 기반 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

한양대 박희준 유기나노공학과 교수 연구팀이 시각 신호의 색을 분별하여 인식하고 기억함과 동시에 기본적인 연산까지 가능한 인공 망막 소자를 개발했다고, 한양대가 22일 밝혔다.

생체 시각 시스템은 안구의 망막에 입력되는 시각 정보를 수집하며 기억한다. 그리고 뇌가 더 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 대량의 시각 정보를 전처리한다. 인공 시각 시스템도 마찬가지로, 시각 센서가 데이터 수집·저장·처리를 병행할 수 있다면, 대량의 고품질 이미지 데이터를 낮은 전력 소비로 처리할 수 있게 된다.

연구팀이 개발한 소자는 2-단자 멤리스터 구조의 광 시냅스 소자로서, 두 개의 단자 사이에 저항 변화 중간층과 신소재가 적층돼 있는 매우 단순한 구조다. 신소재가 빛을 흡수하면 소자 내부의 전기장이 더욱 커지게 되어, 마치 전압을 걸어준 것과 같은 효과를 가져 빛에 응답할 수 있다.

특히 흡수하는 빛의 파장에 따라 내부의 전기장의 크기 변화를 극대화하여 컬러필터 없이도 혼합된 색을 RGB 삼원색으로 구분할 수 있다. 연구팀은 빨간색(λ = 630nm), 녹색(λ = 525nm), 파란색(λ = 450nm) (RGB) 입력신호에 대해 100배의 차이를 가지는 출력신호를 가질 수 있도록 소자를 구현하여 명확한 색 구분이 가능한 것을 확인하였다.

기존에도 생체의 시각 신경을 모방하여 색 구분이 가능한 광 시냅스 소자에 대한 개발 시도는 있었다. 하지만, 대부분의 소자가 3단자 트랜지스터형 소자를 채택하였으며, 이는 소형 집적화에 어려움이 있을 뿐만 아니라, 특정 물질 간의 결합을 통해 소자를 구성하므로, 제조 공정 시 한계점이 많았다.

연구팀이 고안한 동작 메커니즘은 집적이 쉬운 2-단자 구조이며, 컬러필터 적용이 필요 없어 나노미터 범위에서 초고화소 구현이 가능하다. 또한 다양한 소재의 저항 변화 중간층 및 전극에 적용할 수 있어서 범용성이 뛰어나다.

박희준 교수는 "이번에 고안된 광 시냅스 소자는 추후 AI 의 인공 시각 시스템 구현 기술의 패러다임을 바꿔 놓을 것으로 기대된다"며 "얼굴 인식, 자율주행 자동차, 사물인터넷(IoT), 지능형 센서 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 것"이라고 전망했다.

▲ 공동 연구팀. (왼쪽부터) 박희준 한양대 교수, 박상혁 공주대 교수, 이종민 한양대 석박사 통합과정

이번 연구는 공주대 박상혁 교수 연구팀과 공동으로 수행되었으며, 과학기술정보통신부·한국연구재단 PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업과 중견연구자지원사업 그리고 기초연구실지원사업의 지원으로 수행되었다. 연구 성과는 세계적인 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 18일 게재되었다.

※ 논문 정보
- 문명 : Light-Enhanced Molecular Polarity Enabling Multispectral Color-Cognitive Memristor for Neuromorphic Visual System
- 저자정보 : 이종민 석박통합과정(제1저자, 한양대), 정범호 석박통합과정(한양대), Eswaran Kamaraj 박사(공주대), 김도형 석박통합과정 (한양대), 김학준 석사과정 석박통합과정 (한양대), 박상혁 교수 (교신저자, 공주대), 박희준 (교신저자, 한양대)

▲ 광 시냅스 소자 모식도

▲ 합성곱 신경망 기반 인공 시각 시스템 모식도 (자료=한양대)