“낮밤, 실내외 구분 않고 얼굴 인식”…뇌 닮은 AI 이미지센서 개발

송영민 KAIST 교수팀, 강유전체 기반 이미지 센서 개발
극단적 밝기 변화서 사용 가능..자율주행차 등에 활용 기대

빛 감지부터 기록, 처리까지 일체형 광소자를 활용한 얼굴인식 예시도. 연구재단 제공

별도의 이미지 처리 기술 없이 극단적인 밝기 변화에 자동으로 적응하는 차세대 이미지 센서가 개발됐다. 앞으로 자율주행자동차, 스마트 로봇, 보안 시스템 등 다양한 분야에 활용될 전망이다.

한국연구재단은 송영민 KAIST 교수, 강동호 광주과학기술원(GIST) 교수 공동 연구팀이 뇌신경 구조에 착안해 빛의 감지부터 기록, 처리까지 강유전체 기반의 광소자에서 구현할 수 있는 이미지 센서를 개발했다고 18일 밝혔다.

사람의 눈처럼 사물을 볼 수 있는 소위 ‘보는 인공지능(AI)’에 대한 수요가 높아지면서 다양한 환경에서 안정적으로 작동할 수 있는 고성능 시각 센서 개발이 요구되고 있다. 기존 반도체 공정을 이용해 제작된 CMOS 기반 이미지 센서는 각 픽셀의 신호를 개별 처리하는 방식으로 극단적인 밝기 변화에 충분히 대응하지 못해 지나치게 밝거나 어두운 환경에서 정확한 인식이 어렵다.

연구팀은 뇌의 신경 구조와 학습 방식에 착안해 신경세포와 아교세포 간 상호작용을 모사한 강유전체 기반 이미지 센서를 설계했다. 이 센서는 강유전체의 전기적 성질을 조절해 빛 정보를 장시간 유지하고 선택적으로 증폭 또는 억제할 수 있다. 별도의 복잡한 후처리 없이 대비 강화, 밝기 보정, 노이즈 억제 등의 기능을 수행할 수 있다.

특히 학습 데이터의 재구성이나 추가 학습 없이도 센서 내 처리만으로 낮과 밤, 실내와 실외를 구분하지 않고 안정적인 얼굴 인식이 가능하다. 합성곱 신경망(CNN) 같은 기존 AI 학습 알고리즘과도 높은 호환성을 갖는다고 연구팀은 설명했다. CNN는 이미지나 영상과 같은 2차원 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 구조로, 얼굴 인식과 자율주행, 의료영상 분석 등에 널리 활용된다.

송영민 KAIST 교수는 “앞으로 빛의 파장, 편광, 위상 변화까지 정밀하게 감지하고 처리할 수 있는 차세대 비전 시스템으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다.

이 연구결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈’(지난달 28일자) 온라인에 게재됐다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr