KIST, 사람 코처럼 냄새맡는 뉴로모픽 후각 센서 개발

추가 센서-메모리 없이 외부 기체 자극 감지···"전자 코 및 휴머노이드 분야 활용"

국내 연구진이 사람이 냄새를 맡는 방식을 모방한 뉴로모픽 후각 센서를 개발했다.

인공후각은 산업 현장 가스 유출을 감지하거나 세균과 바이러스를 단시간에 찾아내는데 유용하다. 하지만 화학적 자극을 감지해야 하는 후각은 정보 처리 과정이 까다로워 시각이나 청각, 촉각에 비해 관련 기술 발전이 더뎠다.

한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 뉴로모픽 반도체 전자소자인 멤리스터 소자를 이용, 인간의 후각 신경 시스템처럼 외부 기체 자극을 전기적 신호로 변환하고 처리하는 전자소자를 개발했다고 12일 밝혔다. 단일소자에서 외부 기체 자극을 전기적 신호로 변환하고 이력을 저장할 수도 있다.

산업 현장의 IoT 센서나 다양한 감각을 느끼는 인공지능 로봇 개발 등에 활용이 기대된다.

인간의 후각 시냅스는 외부 자극에 대한 정보를 변형해 다음 뉴런에게 전달한다. 이때 시냅스가 자극을 변형하는 정도를 ‘가중치’라 한다. 이를 모방하려면 외부 기체 자극에 대한 정보를 아날로그 방식으로 제어할 수 있어야 한다. 하지만 현재 인공후각 분야에서 주로 연구되는 산화물 반도체형 가스 센서로는 불가능했다.

외부 기체 종류에 따른 아날로그 후각 시냅스 특성을 나타내는 전자소자 (자료=KIST)

KIST 연구진은 산화물 결정구조에서 산호 원자가 빠져있는 자리인 산소 공공이 발생함에 따라 금속산화물로 구성된 멤리스터 소자에 전기저항이 낮아지는 현상을 기반으로 인간의 후각 시냅스를 모사했다. 외부 기체가 산화성 혹은 환원성을 띰에 따라 후각 시냅스가 반응이 달라지는 것을 이용해 산소 공공의 개수를 미세하게 조절, 점진적으로 소자의 전도도를 변환시켜 인공후각 시냅스의 아날로그 특성을 모방한 것이다.

연구진은 개발한 인공후각 시냅스 소자를 어레이 형태로 구성했을 때 가스 누출 지점으로부터의 거리에 따라 감응 특성이 달라지는 것을 통해 가스 누출의 특정 패턴을 감지하는 신경망 시뮬레이션을 수행했다. 개발된 뉴로모픽 인공후각 시냅스 소자는 최대 92.76%의 추론 정확도를 확보해 우수한 성능을 입증했다.

또 동일한 구조를 가지는 인공후각 시냅스 소자와 위험 정도 조절기(risk-level controller)를 직렬로 연결, 가스 노출 농도를 모니터링하고 위험한 정도를 넘으면 알려주는 알람 시스템을 개발했다. 기존 반도체식 가스 센서는 자체적으로 위험 가스 노출 이력을 저장할 수 없어 메모리를 추가해야 하기 떄문에 시스템이 복잡하고 전력도 더 소비한다. 반면 KIST 연구진이 개발한 소자는 자체적으로 위험 가스의 노출 시간에 따른 절대량을 기억할 수 있기 때문에 상시 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 에너지 효율도 높다

KIST 강종윤 박사는 "이번에 개발한 인공후각 시냅스 소자는 산소 공공의 개수를 미세하게 조절하는 새로운 메커니즘으로 단일소자를 이용해 외부 기체 자극을 탐지할 뿐만 아니라 이를 기억할 수도 있어 기존 가스 센서의 한계를 극복하고, 향후 인공후각 분야를 선도할 수 있는 연구성과"라고 밝혔다. 윤정호 박사는 "인간의 날숨이나 피부에서 분출되는 화학물질에서 질병 유무를 진단할 수 있는 헬스케어용 센서 등 실시간으로 인체의 생체신호 데이터를 처리하는 인-센서(in-sensor) 컴퓨팅 연구에 기여할 것"이라고 기대했다.

이 연구는 과학기술정보통신부 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 우수신진연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행됐다. 연구 결과는 학술지 '어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)' 표지논문으로 출판됐다. 논문 제목은 An Artificial Olfactory system Based on a Chemi-Memristive Device 이다.