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
헬로티 조상록 기자 | KAIST 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작되어, 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는, 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 천억 개(1011)의 뉴런과
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