KAIST, 후각 뉴런 모방한 전자코 구현기술 최초로 개발

KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 ‘인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발했다고 밝혔다.

인간의 뇌, 시각 뉴런, 그리고 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 각각 개발하는 데 성공했던 연구팀은, 인간의 후각 뉴런과 같이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코(eletronic nose)를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
 
연구 배경

생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써, 전력 소비를 최소화할 수 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 생물학적 후각 시스템을 모방하고 기존의 폰 노이만 방식의 한계를 극복하기 위해, “In-Sensor Computing” 기반 뉴로모픽 후각 시스템이 각광을 받고 있다.

하지만 뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는, 인간의 후각 뉴런처럼 수집된 가스 신호를 스파이크 형태로 변환해야 하기 때문에, 일반적인 가스 센서는 사용될 수 없다. 따라서, 가스를 센싱하는 동시에 스파이크를 발현하는 기능을 수행할 수 있는 새로운 방식의 모듈 개발이 필요하다.

연구 내용

연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서(SMO gas sensor)와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자(1T-neuron)를 이용해, 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발하였다. SMO 가스 센서의 전류가 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자에 전달되어, 감지된 가스에 따라 스파이킹 주파수가 달라지는 후각 뉴런의 특성을 구현할 수 있다.

개발된 뉴로모픽 반도체 모듈을 바탕으로 다양한 가스 인식이 가능함을 입증하기 위해, 암모니아, 일산화탄소, 아세톤, 이산화질소 등 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였다. 또한, 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈을 이용해 와인 구분이 가능한 전자 소믈리에 시스템을 구축하였다.
 
기대 효과

연구팀이 개발한 인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 이용하면, 센서 어레이와 프로세서 간 신호 전달을 위한 변환 회로와 패턴 인식을 위한 폰노이만 기반 컴퓨터를 제거할 수 있기 때문에, 에너지 소비를 최소화할 수 있다.

따라서 IoT 분야, 유해가스 감지, 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등에 응용되는 “In-Sensor Computing” 기반 저전력 뉴로모픽 후각 시스템을 구현할 수 있다.