“UNIST 신경모방 비전 센서 혁신”…로봇 시각 처리 패러다임 전환→시장 확장 전망

UNIST와 KIST, 서울대학교 공동 연구팀이 인간 뇌 신경 전달 메커니즘을 모사해 빛 환경에 따라 효율적이고 정확하게 윤곽 정보를 추출하는 혁신적 비전 센서 기술을 공개했다. 해당 기술은 영상 데이터의 처리량을 획기적으로 줄이며 자율주행, 로봇, 드론 등 첨단 산업 전반에 심대한 영향을 미칠 것으로 평가받는다.

기존의 기계용 비전 센서는 외부 정보를 한 치의 여과 없이 프로세서로 전달함에 따라 데이터 전송량 증가와 정보 혼잡, 인식 정확도의 저하라는 병목현상을 야기해왔다. 조도와 명암이 급격히 변하는 환경에서는 이러한 한계가 더욱 뚜렷해져, 실시간 인공지능 기반 시각 시스템의 발전에 구조적 제약으로 작용했다. 이번에 발표된 시냅스 모방 비전 센서는 인간 두뇌에서 도파민과 글루타메이트가 신경 신호를 조절하는 복합 경로를 따라 의미 있는 시각 정보—즉 윤곽이나 명암 대비가 극대화된 요소—를 중심적으로 선택, 불필요한 배경 데이터는 걸러낸다. 실제 실험에서 연구진은 영상 데이터 전송량을 기존 대비 약 91.8% 절감하였으나 객체 인식의 정확도는 86.7%에 이르는 결과를 확인했다고 밝혔다(출처: Science Advances, 2024년 5월 2일).

이 기술의 핵심은 게이트 전압에 따라 민감도가 달라지는 광트랜지스터 기반 인센서 컴퓨팅 구조다. 게이트 전압이 신경전달물질 도파민의 역할을, 트랜지스터 내부의 전류가 글루타메이트 신호를 각각 모사한다. 외부 빛의 절대량과 상대적 밝기 차이 모두를 동적으로 반영함으로써, 센서는 어두운 환경에도 명확한 윤곽 감지와 높은 에너지 효율을 실현한다는 평가다. 연구진은 이 기술이 로봇 비전 처리, 자율주행차의 실시간 인지 장치, 드론 및 IoT 기기의 센서 시스템 등 넓은 분야에 적용될 수 있다고 분석했다.

최문기 교수(UNIST)는 “센서가 영상 데이터의 ‘눈’이자 두뇌의 일부 기능을 동시에 수행하는 인센서 컴퓨팅 개념을 구현, 로봇 비전 시스템 전반의 데이터 처리 부담과 에너지 소모를 근본적으로 경감할 것”이라고 밝혔고, 최창순 박사(KIST)는 “차세대 인공지능 기반 시각 시스템의 핵심 솔루션으로, 시장 패러다임 자체를 전환할 혁신적 기술”이라고 전망했다. 이번 연구는 한국연구재단, KIST 및 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다.