KAIST 전자코 뉴로모픽 반도체 모듈 개발…유해가스·와인 구별
IoT 환경 모니터링 등 활용 기대 인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈 개념도. KAIST 제공 © 뉴스1 대전 뉴스1 심영석 기자 KAIST 최양규 전자공학부 교수 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 기반 ‘전자 코’ 구현기술을 개발했다. 4일 KAIST에 따르면 인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링 음식 모니터링 헬스케어 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 한다. 이에 따라 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다. 또 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서도 추가 전력 소비가 발생한다. 따라서 모바일 또는 사물인터넷 IoT 장치에 적용되기는 어렵다. 이에 연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용 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 선보였다. 연구를 주도한 한준규 박사과정은 “개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용돼 사물인터넷 IoT 환경 모니터링 음식 모니터링 등에 유용하게 활용될 것”이라며 “이는 ‘인 센서’ 컴퓨팅시대를 앞당기는 발판이 될 것ˮ이라고 말했다. 한편 이번 연구성과는 저명 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스’ 온라인판에 최근 게재됐다.
KAIST 최양규 전자공학부 교수 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발하여 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다.