후각 뉴런 모방 유해가스 구별하는 반도체
KAIST가 개발한 인간 후각 기반의 뉴로모픽 반도체 모듈 개념도. KAIST 제공 인간의 후각 뉴런을 모방해 유해가스를 구별하는 뉴로모픽 반도체가 선보였다. KAIST는 최양규·박인규 교수 연구팀이 공동으로 인간의 후각 뉴런처럼 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력·감지할 수 있는 전자코 뉴로모픽 반도체 모듈 을 개발했다고 4일 밝혔다. AI를 이용한 후각 인식 시스템은 △센서 어레이 △아날로그와 디지털 변환기 같은 신호 전처리를 위한 전자회로 △패턴 인식을 위한 폰 노이만 컴퓨터로 구성된다. 하지만 센서에서 프로세서로 데이터가 전송될 때 변환 과정에서 병목 현상이 발생해 추가 전력 소비가 발생한다. 아울러 폰 노이만 컴퓨터 특성상 CPU 중앙처리장치 와 메모리 간 반복적인 데이터 이동이 일어나 전력소모가 많기 때문에 모바일이나 사물인터넷 기기 등에 적용하기 어렵다. 연구팀은 인간의 후각 뉴런처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해 주는 반도체 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런소자를 구현했다. 이를 바탕으로 가스를 인식한 후 스파이크 신호를 출력하는 뉴로모픽 반도체 모듈 을 개발했다. 특히 이 모듈을 기반으로 암모니아 일산화탄소 아세톤 이산화질소 등 유해가스를 구분하는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구현했다. 최양규 KAIST 교수는 인간 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈은 사물인터넷 환경·음식 모니터링 헬스케어 등에 적용해 인 센서 컴퓨팅 시대를 앞당기는 발판이 될 것 이라고 말했다.이 연구결과는 국제 학술지 어드밴스드 사이언스 지난 4월 온라인판과 후면 표지 논문에 선정됐다. KAIST는 인간의 후각 뉴런처럼 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력 감지할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈 을 개발했다.
KAIST는 4일 최양규·박인규 교수 연구팀이 공동으로 인간의 후각 뉴런처럼 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력·감지할 수 있는 전자코 뉴로모픽 반도체 모듈 을 개발했다고 밝혔는데 특히 이 모듈을 기반으로 암모니아 일산화탄소 아세톤 이산화질소 등 유해가스를 구분하는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구현했으며 연구결과는 국제 학술지 어드밴스드 사이언스 지난 4월 온라인판과 후면 표지 논문에 선정됐다.