본문 바로가기
대메뉴 바로가기
KAIST
뉴스
유틸열기
홈페이지 통합검색
-
검색
ENGLISH
메뉴 열기
%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EA%B3%84
최신순
조회순
로봇도 사람처럼 위험할때만 즉각 반응한다
인공지능과 로봇 기술의 동반 발전 속에서, 로봇이 사람처럼 효율적으로 환경을 인식하고 반응하는 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이에 한국 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이도 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현해 주목받고 있다. 이 기술은 에너지 소모를 최소화하면서 외부 자극에 지능적으로 반응할 수 있어, 초소형 로봇이나 로봇 의수 등 의료 및 특수 환경에서의 활용이 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대학교 반도체융합학과 이종원 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 통해 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템을 증명했다고 15일 밝혔다. 사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에는 선별적으로 민감하게 반응함으로써, 에너지 낭비를 방지하면서도 중요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변화에 대응할 수 있다. 예를 들면, 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 집중하고 대응한다. 이는 감각 신경계에서의 ‘습관화’ 그리고 ‘민감화’기능에 의해서 조절됨을 보여주며, 사람처럼 효율적으로 외부 환경에 대응하는 로봇 구현을 위해, 이러한 생명체의 감각 신경계 기능을 로봇에 적용하려는 시도가 꾸준히 진행돼왔다. 그러나, 습관화나 민감화와 같은 복잡한 신경 특성을 로봇에 구현하기 위해선 별도 소프트웨어가 필요하거나, 복잡한 회로가 필요해 소형화와 에너지 효율 측면에서의 어려움이 있었다. 특히 뉴로모픽 반도체인 멤리스터(memristor)1 소자를 활용하는 시도도 있었지만, 기존 멤리스터는 단순한 전도도 변화만 가능해 신경계의 복잡한 특성을 모사하는 데 한계가 있었다. 1멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자 이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 하나의 멤리스터 소자 안에 서로 반대 방향으로 전도도를 변화시키는 층을 형성해, 실제 감각 신경계에서처럼 습관화와 민감화 등의 기능을 모사할 수 있는 새로운 멤리스터를 개발했다. 이 소자는 자극이 반복되면 점차 반응이 줄어들다가, 위험 신호가 감지되면 다시 민감하게 반응하는 등, 실제 신경계의 복잡한 시냅스 반응 패턴을 사실적으로 재현할 수 있다. 연구팀은 이 멤리스터를 이용해 촉각과 고통을 인식하는 멤리스터 기반 인공 감각 신경계를 제작하고, 이를 실제 로봇 손에 적용해 그 효율성을 실험했다. 반복적으로 안전한 촉각 자극을 가하자, 처음에는 낯선 촉각 자극에 민감하게 반응하던 로봇 손이 점차 자극을 무시하는 습관화 특성을 보였고, 이후 전기 충격과 함께 자극을 가했을 때는 이를 위험 신호로 인식해 다시 민감하게 반응하는 민감화 특성도 확인됐다. 이를 통해, 별도의 복잡한 소프트웨어나 프로세서 없이도 로봇이 사람처럼 효율적으로 자극에 대응할 수 있음을 실험적으로 입증하며, 에너지 측면에서 효율적인 신경계 모사 로봇(neuro-inspired robot)의 개발 가능성을 검증했다. 박시온 연구원은 “사람의 감각 신경계를 차세대 반도체로 모사해, 더 똑똑하고 에너지 측면에서 효율적으로 외부 환경에 대응하는 신개념 로봇 구현의 가능성을 열었다”라며, “앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다. 이번 연구는 박시온 석박통합과정 연구원이 제 1저자로 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 7월 1일 자로 온라인 게재됐다. ※ 논문 제목: Experimental demonstration of third-order memristor-based artificial sensory nervous system for neuro-inspired robotics ※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60818-x 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 우수신진연구사업, 그리고 나노종합기술원의 나노메디컬 디바이스 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.15
조회수 332
반도체가 곤충처럼 사물 움직임 감지한다
곤충의 시신경계를 모방하여 초고속, 저전력 동작이 가능한 신개념 ‘지능형 센서’ 반도체의 개발로 다양한 혁신적 기술로 확장가능한 기술이 개발되었다. 이 기술은 교통, 안전, 보안 시스템 등 다양한 분야에 응용되어 산업과 사회에 기여할 것으로 보인다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 융합해 곤충의 시신경에서의 시각 지능*을 모사하는 지능형 동작인식 소자를 개발하는데 성공했다고 19일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자. *시각 지능 (Visual Intelligence): 시신경 내에서 시각 정보를 해석하고 연산을 수행하는 기능. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께, 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 AI를 활용해 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 하지만 기존 비전 시스템은 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘을 이용해 물체와 그 동작을 인식하는 것이 일반적이다. 이러한 방식은 상당한 양의 데이터 트래픽과 높은 전력 소모가 필요하여 모바일 또는 사물인터넷 장치에 적용되기 어렵다. 한편, 곤충은 기본 동작 감지기(Elementary Motion Detector) 라는 시신경 회로를 통해 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 그 동작을 인식하는데 탁월한 능력을 보인다. <그림1> 이를 구현하는 데 있어 기존 실리콘 집적회로(CMOS) 기술에서는 복잡한 회로가 요구되기 때문에, 실제 소자로 제작하기 어려운 한계가 있었다. 김경민 교수 연구팀은 다양한 기능의 멤리스터 소자들을 집적하여 고효율⋅초고속 동작 인식이 가능한 지능형 동작인식 소자를 개발했다. 동작인식 소자는 자체 개발한 두 종류의 멤리스터 소자와 저항 만으로 구성된 단순한 구조를 가지고 있다. 두 종류의 서로 다른 멤리스터는 각각 신호 지연 기능과 신호 통합 및 발화 기능을 수행하며, 이를 통해 곤충의 시신경을 직접 모사하여 사물의 움직임을 판단할 수 있음을 확인했다. <그림2> 연구팀은 개발된 동작인식 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 여기에 개발한 동작인식 소자를 적용하였다. <그림3> 그 결과 기존 기술 대비 에너지 소비를 92.9 % 감소하여 더 정확히 사물의 움직임을 예측할 수 있음을 검증하였다. 신소재공학과 김경민 교수는 “곤충은 매우 간단한 시각 지능을 활용해 놀랍도록 민첩하게 물체의 동작을 인지하는데, 이번 연구는 신경의 기능을 재현할 수 있는 멤리스터 소자를 활용해 이를 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며, “최근 AI가 탑재된 휴대폰과 같이 에지(edge)형 인공지능 소자의 중요성이 매우 커지고 있는데, 이 연구는 동작 인식을 위한 효율적인 비전 시스템 구현에 기여할 수 있어, 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 이번 연구는 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 지난 1월 29일 字 온라인 게재됐다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Fully Memristive Elementary Motion Detectors for A Maneuver Prediction, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202309708)
2024.02.19
조회수 8087
뉴로모픽 반도체로 통증도 느낀다
최근 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 임계치를 조절하는 억제성 신경전달물질(Inhibitory Neurotransmitter)이 관여하는 것으로 알려져 있다. 특히 억제성 신경전달물질은 흥분 작용과 역균형을 이뤄 신경의 과도한 활성화를 방지하고, 다양한 외부 자극에 적절하게 반응하기 위한 핵심적인 역할을 가지게 된다. <그림 1> 그동안 이러한 복잡한 감각신경계의 동작을 모사하는 전자 소자를 개발하는 연구가 활발히 진행되었는데, 기존의 연구에서는 흥분성 신경전달물질의 특성은 쉽게 구현할 수 있었으나, 억제성 신경전달물질에 의한 임계치 조절 특성까지 동시에 구현하는데 한계가 있었다. 김경민 교수 연구팀은 이중 전하 저장층 구조를 통해 외부에서의 자극에 대한 임계치를 조절할 수 있는 뉴로모픽 통각수용체 소자를 최초로 개발했다. <그림 2> 두 종류의 서로 다른 전하 저장층은 각각 전도성을 조절하는 흥분성 신경전달물질의 역할과 임계치를 조절하는 억제성 신경전달물질의 역할을 맡아 통각수용체의 필수적인 기능들인 통증 전달 특성(threshold triggering), 통증 완화(Relaxation), 통증 민감화(Sensitization) 등의 특성을 조절할 수 있음을 확인했다. <그림 3> 이는 신경계의 복잡한 기능을 신경계의 동작 원리를 모방하여 단순한 구조의 전자 소자로 구현하는 새로운 방법을 제시한 의의가 있다. 또한, 이 소자는 온도 자극에도 반응하는 온도수용체 특성을 보였으며, 특히 억제성 상태를 제어하여 단일 소자가 고온 범위와 저온 범위를 모두 감지할 수 있는 가변적인 온도수용체 특성을 구현할 수 있었다. <그림 4> 이러한 통각수용체, 온도수용체 소자는 인간을 모방하는 휴머노이드 피부에 적용하여 인간과 같은 방식으로 자극을 감지하는 센서로 활용될 수 있다. 김경민 교수는 "이번 연구는 흥분성 및 억제성 신호 작용의 특성을 단일 소자에 구현해, 간단한 반도체 기술로 복잡한 생물학적 감각신경계의 특성을 모사하는 새로운 방법론을 제시한 것에 큰 의의가 있다ˮ며 "이처럼 임계치를 조절할 수 있는 특성은 감각신경계 모사뿐 아니라 임계 스위칭 특성을 활용하는 보안 소자나 차세대 컴퓨팅 소자에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 한편 이번 연구는 신소재공학과 김근영 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, Impact Factor: 29.4)'에 10월 21일 字 온라인 게재됐다. 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, KAIST, 그리고 SK 하이닉스의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Threshold Modulative Artificial GABAergic Nociceptor, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202304148)
2023.11.15
조회수 8906
신경계 독성 물질의 독성 제거 및 감지에 대한 연구 동향 리뷰
- 2년여 동안의 집필, 600 여개의 참고문헌, "케미컬 리뷰즈" 온라인판 6월호 게재 우리학교 화학과 데이비드 처칠(David G. Churchill) 교수가 "신경계 독성 물질의 독성 제거 및 감지 기술에 대한 리뷰" 논문이 화학분야 세계적 학술지인 ‘케미컬 리뷰(Chemical Reviews)" 지 온라인판(6월 13일자)에 게재됐다. 신경계 독성 물질은 일반적으로 유기포스폰산(organophosphonate) 화학 구조를 가지고 있으며, 중추신경계에 치명적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 따라서 이러한 물질들에 대한 독성 제거 및 감지에 대한 요구가 계속 있다. 대표적인 신경계 독성 물질로는 VX, 사린(Sarin), 타분(Tabun), 소만(Soman) 가스 등이 있으며, 사린 가스는 1995년 도쿄 지하철 독가스 사건에 사용되기도 한 위험한 물질이다. 이번 리뷰 논문에서는 지난 수십년 동안 발표됐던 신경계 독성 물질의 독성 제거 및 감지 기술에 관한 논문 및 특허에 관해 요약 정리했다. 실제 독성 물질을 이용한 연구뿐만 아니라 상대적으로 독성이 약한 구조적 유사체 및 유기포스폰산 살충제를 이용한 연구 결과도 본 리뷰에서 다루었다. 주요 내용으로는 ▲ 신경계 독성 물질 및 유사체에 대한 소개 및 신경계 작용 기작 ▲ 다양한 화학 반응(가수분해, 산화반응, 친핵체반응, 표면화학)을 이용한 신경계 독성 물질의 분해 및 독성 제거 ▲ 다양한 분석 방법(분광학적 기술, 크로마토그래프, 질량 분석, 전기화학)을 이용한 감지 기술 등을 포함하고 있다. 처칠 교수는 “이번 리뷰는 신경계 독성 물질에 대한 그 동안의 연구 정보를 제공하며, 이를 바탕으로 새로운 연구 분야 및 전략을 세우는 데에 도움을 줄 것이며, 이를 통해 더욱 폭넓은 분자 수준에서의 신경계 독성 물질의 이해에 전환점이 될 것” 이라고 밝혔다. 한편, 이 논문은 처칠 교수와 김기봉, Tsay Olga 박사과정 학생 및 미국 켄터키 주립대학 데이비드 에트우드(David A. Atwood) 교수가 약 2년에 걸쳐 공동 집필했다.
2011.08.22
조회수 14813
<<
첫번째페이지
<
이전 페이지
1
>
다음 페이지
>>
마지막 페이지 1