사람 뇌에서 일어나는 신경 전달 원리를 모방한 로봇용 비전(시각정보) 센서가 개발됐다. 밝기가 들쭉날쭉한 상황에서도 효율적이고 정확하게 사물의 윤곽 정보를 파악할 수 있어 자율주행, 드론, 로봇 기술을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
울산과학기술원(UNIST)은 최문기 신소재공학과 교수와 최창순 한국과학기술연구원(KIST) 박사, 김대형 서울대 교수 공동 연구팀이 시냅스를 모방한 로봇 비전 센서를 개발했다고 5일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 2일 게재됐다.
비전 센서는 기계의 눈 역할을 하는 부품이다. 센서가 감지한 정보는 뇌의 역할을 하는 프로세서로 전달되어 처리된다. 이때 정보가 여과 없이 전달되면 전송 데이터가 늘어나 처리 속도가 느려지고 불필요한 정보로 인해 인식 정확도도 떨어질 수 있다. 조명이 급격히 바뀌거나 밝고 어두운 영역이 뒤섞인 상황에서는 이러한 문제가 더욱 두드러진다.
연구팀은 뇌 시냅스에서 일어나는 ‘도파민·글루타메이트 신호 전달 경로’를 모방해 윤곽선처럼 명암 대비가 큰 시각 정보만을 골라낼 수 있는 비전 센서를 개발했다. 뇌에서는 도파민이 글루타메이트를 조절하는 방식으로 중요한 정보를 강화하는데 이 원리를 모방하도록 센서를 설계한 것이다. 이 센서는 게이트 전압에 따라 전류 반응이 바뀌는 광트랜지스터로 이루어져 있다. 게이트 전압은 뇌의 도파민처럼 반응 강도를 조절하는 역할을 하며 광트랜지스터에서 나오는 전류는 글루타메이트 신호에 해당하는 자극 전달을 모사한다.
최 교수는 “눈 자체에 뇌의 일부 기능을 부여한 ‘인 센서 컴퓨팅’ 기술을 적용해 영상 데이터의 밝기와 대비를 스스로 조절하고 불필요한 정보는 걸러낸다”며“초당 수십 기가비트에 달하는 영상 데이터를 처리해야 하는 로봇 비전 시스템의 부담을 근본적으로 줄여줄 수 있다”고 설명했다. 실험결과 이 비전 센서는 영상 데이터 전송량을 기존 대비 약 91.8% 줄이면서도 객체 인식 시뮬레이션의 정확도는 약 86.7%까지 끌어올릴 수 있는 것으로 확인됐다.
최창순 박사는 “이번 기술은 로봇·자율주행 자동차·드론·사물인터넷(IoT) 기기 등 다양한 비전 기반 시스템에 폭넓게 적용할 수 있다”며 “데이터 처리 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있어 차세대 인공지능 비전 기술의 핵심 솔루션으로 활용될 수 있을 것이다”고 말했다.
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