▲ 인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈의 개념도(그림제공=KAIST)  © 특허뉴스

인공지능 기반 촉각 시스템은 물체, 패턴, 질감 등에 대한 정확한 식별을 함으로써, 로봇, 헬스케어, 의료기기, IoT 기기 등에 유용하게 사용될 수 있다. 일반적인 인공지능 기반 촉각 시스템은 센서 어레이, 아날로그-디지털 변환기(analog-to-digital converter)와 같은 신호 전처리를 위한 전자 회로, 패턴 인식을 위한 폰 노이만 기반 컴퓨터로 구성된다. 하지만 센서에서 프로세서로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서의 변환 과정에서 병목 현상이 발생하여 추가 전력 소비가 발생한다. 또한 패턴 인식을 구현하기 위한 폰 노이만 기반 컴퓨터는 중앙 처리 장치, 그래픽 처리 장치 및 메모리로 구성되기 때문에, 처리 장치와 메모리 간의 반복적인 데이터 이동에 따라 큰 에너지가 소비된다. 이러한 큰 에너지 소비는 반복적인 에너지 공급을 필요로 하기 때문에, 기존 인공지능 기반 촉각 시스템의 에너지 효율을 향상시킬 필요성이 있다.

KAIST는 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 25일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.

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.

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 3킬로파스칼(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 기대된다”며, “이는 ‘인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)’ 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다”고 연구의 의의를 설명했다.

▲ 선정된 표지논문 / KAIST 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(사진제공=KAIST)  © 특허뉴스

KAIST 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.

논문명은 Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System 이다.