“이 냄새는 유해가스가 아니라 와인입니다” 전자코 소믈리에가 나선다
KAIST 유해가스 및 와인 구별하는 전자코 뉴로모픽 반도체 모듈 개발 이번 연구결과가 게재된 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스’ 후면 표지 이미지. KAIST 제공 헤럴드경제 구본혁 기자 한국과학기술원 KAIST 은 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다고 4일 밝혔다. 인간의 뇌 시각 뉴런 그리고 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 각각 개발하는 데 성공했던 연구팀은 인간의 후각 뉴런과 같이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코를 구현할 수 있는 가능성을 제시했다. 인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링 음식 모니터링 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다. 또한 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서도 추가 전력 소비가 발생한다. 따라서 모바일 또는 사물인터넷 IoT 장치에 적용되기는 어렵다. 생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비만으로 가스를 판별할 수 있다. 따라서 저전력 후각 시스템을 구축하기 위해 생물학적 후각 시스템을 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 정보를 전달하는 ‘인 센서 컴퓨팅 In Sensor Computing ’ 기반 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있다. 이러한 뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 후각 뉴런처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만 일반적인 가스 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다. 인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈의 개념도. KAIST 제공 연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용해 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈을 바탕으로 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다. 특히 여러 가지 가스 분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있음을 보인 것에서 그 의미가 크다. 연구를 주도한 한준규 박사과정은 “개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용돼 사물인터넷 IoT 분야 환경 모니터링 음식 모니터링 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다”며 “이는 인 센서 컴퓨팅 시대를 앞당기는 발판이 될 것”이라고 연구의 의의를 설명했다. 이번 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스’ 4월 온라인판에 출판됐으며 후면 표지 논문으로 선정됐다.
한국과학기술원 KAIST 은 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코를 구현할 수 있는 가능성을 제시하며 뉴로모픽 기반의 전자코를 구현할 수 있는 가능성을 제시했다.