< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 최양규 교수, 한준규 박사과정, 초일웅 박사과정 >
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발하고, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 24일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 초일웅 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2022년 1월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System).
인공지능을 이용한 촉각 인식 시스템은 센서 어레이에서 수신된 신호를 인공 신경망을 이용해 높은 정확도로 물체, 패턴, 또는 질감을 인식할 수 있어, 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템의 대부분은 폰 노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 높은 전력을 소모할 수밖에 없어 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 촉각 인식 시스템은, 스파이크 형태로 감각 정보를 전달함으로써 낮은 전력 소비만으로 물체, 패턴, 또는 질감을 판별할 수 있다. 따라서 저전력 촉각 인식 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 촉각 인식 시스템을 모방한 뉴로모픽 촉각 인식 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 촉각 뉴런처럼 외부 압력 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 압력 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
< 그림 1. 인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈 개념도 >
연구팀은 마찰대전 발전기(triboelectric nanogenrator, TENG)와 바이리스터(biristor) 소자를 이용해, 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 제작된 뉴로모픽 모듈은 마찰대전을 이용하기 때문에, 자가 발전이 가능하고 3 킬로파스칼(kPa) 수준의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 이는 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력 정도의 크기다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축했다. 호흡 모니터링 센서가 코 주위에 설치되면 들숨 및 날숨을 감지하고 복부 주변에 설치되면 복식호흡을 별도로 감지할 수 있다. 따라서 수면 중 무호흡이 일어날 경우, 이를 감지해 경보를 보냄으로써 심각한 상황으로의 진행을 미연에 방지할 수 있다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "이번에 개발한 뉴로모픽 센서 모듈은 센서 구동에 필요한 에너지를 스스로 생산하는 반영구적 자가 발전형으로 사물인터넷(IoT) 분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업, BK21 사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
< 그림 2. 선정된 논문 후면 표지 이미지 >
우리 연구진이 공정 비용이 낮고 초저전력 동작이 가능하여 기존의 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 구현에 사용될 메모리 소자를 개발하여 화제다. 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 디램 (DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 수 있는 *초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다. ☞ 상변화 메모리(Phase Change Memory): 열을 사용하여 물질의 상태를 비정질과 결정질을 변경하여, 이를 통해 저항 상태를 변경함으로써 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자. 기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 최 교수 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(nm) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적
2024-04-04우리 연구진이 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 소재 및 공정만을 사용해 초소형 진동 신경망을 구축하여 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제*를 해결했다. *그래프 색칠 문제: 그래프 이론에서 사용되는 용어로, 그래프의 각 정점에 서로 다른 색을 할당해야 하며, 이러한 색깔 구분 문제는 방송국 주파수가 겹쳐 난시청 지역이 발생하지 않도록 주파수를 할당하는 문제 등과도 유사해 다양하게 응용되고 있음 우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다. 빅데이터 시대가 도래하면서 인공지능 기술이 예전과 비교할 수 없을 만큼 비약적으로 발전하고 있다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망(oscillatory neural network)은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기
2024-04-03최근 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 소자 연구가 주목받고 있다. 이에서 더 나아가 최근에는 뇌를 넘어 첨단 센서와 휴머노이드 분야에 적용가능한 감각신경계 모사에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 새로운 메모리 소자인 멤리스터를 사용하여 통증자극 민감도 조절 기능을 갖는 뉴로모픽 통각수용체 소자를 최초로 구현했다고 15일 밝혔다. ※ 멤리스터(memristor): 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로, 전류의 흐름에 따라 저항이 변화하는 전자소자 감각신경계의 핵심적인 역할 중 하나는 유해한 자극을 감지해 위험한 상황을 회피하는 것이다. 특히 통각수용체는 자극이 민감도의 임계치를 넘으면 통증 신호를 발생하여 인체가 자극에서 회피할 수 있도록 한다. 이를 위해 통각수용체의 신호 전달에는 통증 신호를 전달하는 흥분성 신경전달물질(Excitatory Neurotransmitter)과 외부 자극에 대한
2023-11-15우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)이 불러온 4차 산업혁명 이후를 뜻하는 포스트 AI시대의 핵심 신소재를 전망하는 초청논문을 발표했다고 6일 밝혔다. 대화형 AI인 `챗GPT(ChatGPT)'가 월간 사용자 1억 명을 두 달 만에 달성하는 등 AI는 우리 생활에 한층 가까이 다가왔다. 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI는 인간의 지능을 모사해 데이터를 학습하고 이에 따라 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다. 단순 반복적인 작업을 대체하는데 머물렀던 과거 인공지능 기술들과 달리, 더욱 어렵고 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있어 의료, 자율 주행 자동차, 로보틱스 등의 분야에서 새로운 기술 혁신을 이루고 있다. 최근에는 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 현실 세계의 다양한 사물과 개체들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 도래하고 있다. 포스트 AI 시대에는 AI가 다양한 기기들과 결합해 우리
2023-11-06우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 명현 교수, 그리고 신소재공학과 이건재 교수 공동연구팀이 ‘인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체’를 개발하는 데에 성공했다. ‘인간의 뇌를 모방해 동일평면 상에 수평 집적한 뉴로모픽 반도체’를 개발(2021년 Science Advances 게재)하는 데에 성공했던 연구팀은, 뉴런 소자와 시냅스 소자를 상하부에 3차원 방식으로 수직 집적해, 보다 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 뉴로모픽 반도체를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다. 전기및전자공학부 졸업생 한준규 박사, 전기및전자공학부 이정우 박사과정과 김예은 박사과정, 그리고 신소재공학과 김영빈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2023년 9월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : 3D Neuromorphic Hardware with Single T
2023-09-21