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KAIST, 와인 구별하는 '전자코 뉴로모픽 반도체 모듈' 개발

등록 2022.07.04 16:46:35

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기사내용 요약

최양규·박인규 교수팀, 후각 뉴런 모방한 전자코(eletronic nose) 구현
가스성분 인식, 와인도 구별 가능한 전자 소믈리에 시스템

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[대전=뉴시스] 인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈 개념도. *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = KAIST는 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 인간의 후각 뉴런과 같이 가스성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발해 '뉴로모픽 기반 전자코(eletronic nose)'를 구현했다고 4일 밝혔다.

KAIST 전기및전자공학부 한준규·강민구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 온라인판에 지난 4월 출판됐으며 후면표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다.(논문명 : Artificial olfactory neuron for an in-sensor neuromorphic nose)

인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다.

하지만 이 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하기 때문에 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다.

또 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환회로에서도 추가 전력소비가 발생, 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용하기가 어렵다.

생물학적 후각 시스템은 감각세포 자체에서 스파이크 형태로 감각정보를 전달하고 이를 뇌에서 병렬 처리, 낮은 전력소비만으로 가스를 판별할 수 있다.

뉴로모픽 후각 시스템을 구현키 위해서는 인간의 후각 뉴런처럼 화학신호를 스파이크 형태의 전기신호로 변환해주는 구성요소가 필요하지만 일반적인 가스센서는 이런 기능을 수행할 수 없다.

이번에 공동 연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런소자를 이용, 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다.

또 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈로 유해가스를 구분할 수 있는 가스인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다.

연구팀은 여러가지 가스분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있어 기술력이 높다고 설명했다.

한준규 박사과정생은 "개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용돼 사물인터넷(IoT) 분야, 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것"이라며 "이는 인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing) 시대를 앞당기는 발판이 될 것으로 기대한다"고 말했다.


◎공감언론 뉴시스 kys0505@newsis.com

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