로봇도 사람처럼 위험할때 즉각 반응…KAIST, 인공 감각 신경계 개발

뉴로모픽 반도체로 ‘습관화·민감화’ 구현 성공
멤리스터 기반 인공 감각 신경계 로봇 손에 적용

최신현 KAIST 전기및전자공학부석좌교수, 이종원 충남대 반도체융합학과 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발했다. KAIST 제공

국내 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현했다. 이 기술은 에너지 소모를 최소화하면서 외부 자극에 지능적으로 반응할 수 있어, 초소형 로봇이나 로봇 의수 등 의료 특수 환경에서의 활용이 기대된다.

한국과학기술원(KAIST)은 최신현 전기및전자공학부 석좌교수, 이종원 충남대 반도체융합학과 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발했다고 15일 밝혔다.

사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에만 선별적으로 민감하게 반응한다. 이에 따라 에너지를 낭비하지 않으면서도 필요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변화에 대응할 수 있다.

예를 들어 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 즉각 반응하게 된다.

이는 감각 신경계의 ‘습관화’와 ‘민감화’ 기능에 의해 조절된다는 점을 보여준다. 사람처럼 외부 환경에 효율적으로 대응하는 로봇을 구현하기 위해, 이러한 생명체의 감각 신경계 기능을 로봇에 적용하려는 시도는 꾸준히 이어져 왔다.

다만, 습관화나 민감화와 같은 복잡한 신경 특성을 로봇에 구현하기 위해선 별도 소프트웨어가 필요하거나, 복잡한 회로가 필요해 소형화와 에너지 효율 측면에서의 어려움이 있다.

이에 따라 뉴로모픽 반도체인 멤리스터(memristor) 소자를 활용하려는 시도가 이어지고 있지만, 기존 멤리스터는 단순한 전도도 변화만 가능해 신경계의 복잡한 특성을 구현하는 데 한계가 있었다.

연구팀은 이 같은 한계를 극복하기 위해, 하나의 멤리스터 소자 안에 전도도를 서로 반대 방향으로 바꾸는 층을 형성했다. 이를 통해 실제 감각 신경계처럼 습관화와 민감화 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 보였다. 또 전기 충격과 함께 자극을 가했을 때는 이를 위험 신호로 인식해 다시 민감하게 반응하는 민감화 특성도 확인됐다.

이번 연구는 별도의 복잡한 소프트웨어나 프로세서 없이도 로봇이 사람처럼 효율적으로 자극에 대응할 수 있음을 실험적으로 입증하고, 에너지 측면에서도 효율적인 ‘신경계 모사 로봇’의 개발 가능성을 검증했다.

박시온 KAIST 연구원은 “앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것으로 기대된다”라고 말했다.

이번 연구는 박 연구원이 제 1저자로 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 지난 1일 자로 온라인 게재됐다.

세종=강승구 기자 kang@dt.co.kr