사람 뇌 신경 닮은 `비전 센서`…영상 데이터 빠르게 처리

UNIST, 시냅스 모방 '로봇 비전센서' 개발
영상데이터 밝기 스스로 조절...중요정보만 인식

UNIST 연구진. 권종익(왼쪽부터) UNIST 권종익 연구원(공동 제1저자), 최문기 UNIST 교수, 최창순 KIST 박사, 김대형 서울대 교수, 김지수 서울대 연구원(공동 제1저자).

밝기가 일정하지 않은 상황에서도 정확하게 사물의 윤곽 정보를 추출하는 비전 센서가 개발됐다. 사람의 뇌 신경 전달 원리를 닮아 주변 환경을 더 빠르고, 정확하게 인식할 수 있어 향후 자율주행, 드론, 로봇 기술 등에 적용할 수 있을 전망이다.

울산과학기술원(UNIST)은 최문기 신소재공학과 교수 연구팀이 최창순 한국과학기술연구원(KIST) 박사 연구팀, 김대형 서울대 교수 연구팀과 공동으로 시냅스를 모방한 로봇 비전 센서를 개발했다고 4일 밝혔다.

비전 센서는 기계의 눈 역할을 하는 부품으로, 센서가 감지한 정보는 뇌의 역할을 하는 프로세서로 전달·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 상황에선 처리 속도와 인식 정확도가 더 떨어진다.

연구팀은 인간의 뇌 신경세포 사이 시냅스에서 일어나는 도파민-글루타메이트 신호 전달 경로를 모방해 윤곽선처럼 명암 대비가 큰 시각 정보만을 골라낼 수 있는 비전 센서를 개발했다. 이 비전 센서는 눈 자체에 뇌의 일부 기능을 부여한 인 센서 컴퓨팅 기술을 적용해 영상 데이터의 밝기와 대비를 스스로 조절하고, 불필요한 정보는 걸러낸다. 초당 수십 기가비트에 달하는 영상 데이터를 처리해야 하는 로봇 비전 시스템의 부담을 근본적으로 줄이도록 설계한 것이다.

실제, 비전 센서는 영상 데이터 전송량을 기존 대비 약 91.8% 줄이면서 객체 인식 시뮬레이션의 정확도는 약 86.7%까지 끌어올릴 수 있는 것으로 확인됐다.

최문기 UNIST 교수는 "비전 센서는 어두운 환경에서 또렷하게 윤곽 정보를 감지할 수 있고, 빛의 절대 밝기뿐 아니라 주변과의 밝기 차이에 따라 출력 전류가 달라지도록 설계돼 윤곽선은 더 강하게 반응하고, 밝기가 일정한 배경은 억제된다"며 "데이터 처리 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있어, 차세대 인공지능 비전 기술의 핵심 솔루션으로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.

이 연구결과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시드(지난달 2일)' 온라인에 실렸다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr