아주대학교 연구진이 자율주행과 인공지능(AI) 로봇 구동 시 발생하는 '데이터 병목 현상'을 해결할 차세대 센싱 기술을 개발했다. 기존 방식보다 데이터 처리 속도를 100배 높이고 에너지 소모는 20분의 1로 줄였다.
아주대는 서형탁 첨단신소재공학과 교수와 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 대학원 에너지시스템학과 교수 연구팀이 멤리스터 소자를 활용해 다중 센서 신호를 단일 아날로그 코드로 통합 처리하는 '전기적 프리즘'(E-PRISM) 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
기존 지능형 시스템은 센서가 수집한 방대한 원본 데이터를 중앙 처리 장치로 전송하는 과정에서 막대한 에너지 소모와 시간 지연이 발생했다.
연구팀은 여러 빛을 하나로 합치는 광학 프리즘 원리에 착안해 이 문제를 풀었다.
산화아연(ZnO) 기반의 멤리스터 소자 10개를 일렬로 배열한 단일 칩 구조를 설계해, 0과 1로 구성된 10개의 이진 입력을 1024단계의 고유한 단일 아날로그 신호로 압축해 읽어낸다. 센서가 수집한 정보를 디지털로 변환해 일일이 전송할 필요 없이, 소자 자체의 물리적 성질을 이용해 데이터를 즉각 요약하고 판별할 수 있다.
성능 검증 결과, 새 기술은 기존 인공 신경망(MLP) 방식과 비교해 데이터 전송 대역폭을 약 10분의 1로 줄였다. 데이터 이동량이 줄어듦에 따라 에너지 소모량은 20배 절감되고 처리 속도는 100배 이상 빨라졌다.
정밀도도 좋게 나왔다. 노이즈가 섞인 패턴 인식에서 95%, 2D 도형 분류 88%, 이동 궤적 추적 99%의 정확도를 기록했으며 3D 객체 인식 등 고차원 데이터 처리에서도 95% 이상의 높은 정확도를 유지했다.
연구팀은 이번 기술이 소재에 구애받지 않는 범용적 설계를 갖춰 기존 반도체 공정에 즉시 적용할 수 있다고 설명했다. 기기 자체에서 데이터를 직접 처리하는 초저전력·초고속 AI 엣지 디바이스 구현에 크게 기여할 전망이다.
서 교수는 "이번 연구는 센서에서 발생하는 방대한 원데이터(Raw Data)를 현장에서 직접 압축하고 처리하는 '근접 센서 컴퓨팅'의 새로운 지평을 열었다는 데에 의의가 있다"면서 "소재에 구애받지 않는 범용적인 설계 덕분에 기존 반도체 공정에 즉시 적용이 가능해, 기기 자체에서 데이터를 직접 처리하는 초저전력·초고속 AI 엣지 디바이스(AI Edge Device)의 핵심 기술이 될 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈' 5월호에 게재됐다. 과학기술정보통신부와 산업통상자원부가 주도하는 차세대지능형반도체기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.