인공지능 시대가 도래하면서 방대한 영상 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해 의미 있는 정보를 도출하는 머신비전(Machine Vision, 이미지 인식) 기술의 중요성이 커지고 있다. 머신비전 기술은 자율주행 자동차, 의료 영상 분석, 휴머노이드 로봇 등 첨단 산업 분야에 활용되며, 더 빠르고 정확한 머신비전 기술이 핵심 경쟁력으로 분류된다.

 

이런 흐름 속에서 경희대학교 신소재공학과 강성준 교수 연구팀이 인간의 시냅스(Synapse)를 모사한 광 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자를 개발해 머신비전 기술을 한 단계 발전시켰다. 이번 연구 결과는 학문적 우수성을 인정받아 나노 분야의 세계적인 학술지 ‘ACS Nano(IF=15.8)’의 4월 표지 논문으로 선정됐다.

 

시냅스는 뇌 속에서 신경세포를 연결하며 정보를 전달하고 기억하는 핵심 구조다. 연구팀은 인간의 뇌 구조와 동작 방식을 모사한 광 뉴로모픽 소자를 개발했다. 이 소자는 빛(광신호)을 수집함과 동시에 저장·분석할 수 있어 기존 이미지 처리 기법보다 훨씬 빠르고 정확한 인식 성능을 보였다.

 

 

광센서, 메모리 등 복잡한 구성요소를 포함한 기존의 인공지능 기반 이미지 처리 장치와 달리 산화물 반도체를 활용해 모든 기능을 하나의 소자로 통합했다. 이로 인해 분리된 구조에서 발생하던 데이터 병목현상을 개선했다.

 

강성준 교수는 “무작위로 배열된 이미지를 대상으로 실험한 결과 기존 방식보다 효율적이고 정확하게 학습한다는 사실을 확인했다”며 “앞으로 인공지능 기반 머신비전 기술의 핵심 기술로 자리매김하리라 기대된다”고 전했다.

 

헬로티 이창현 기자 |