한국연구재단은 KAIST 송영민 교수와 GIST 강동호 교수 공동연구팀이 뇌 신경 구조에서 착안한 강유전체 기반 광소자를 개발해 별도의 이미지 처리 기술 없이도 극단적인 밝기 변화에 자동으로 적응할 수 있는 차세대 이미지 센서 구현에 성공했다고 밝혔습니다.

'보는 AI' 수요가 커지면서 다양한 환경에서도 안정적으로 작동하는 센서 개발이 과제로 떠올르고 있습니다.

디지털 카메라, 스마트폰 등의 전자기기에서 널리 쓰이는 기존 CMOS 센서는 낮과 밤, 역광, 실내외 전환 등 극단적 환경 변화에 적응이 느리고 후처리가 필요하다는 한계가 있었습니다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 생물학적 신경 구조와 학습방식에서 착안해, 강유전체의 분극 상태를 조절함으로써 감지된 빛 정보를 장시간 유지하고 선택적으로 증폭하거나 억제할 수 있는 이미지 센서를 설계했습니다.

이를 통해 복잡한 이미지 후처리 과정 없이도 대비 향상, 밝기 보정, 노이즈 억제 기능을 소자 내에서 구현했고, 추가적인 학습이나 보정 없이도 낮과 밤, 실내외 환경에 구애받지 않는 안정적인 얼굴 인식이 가능함을 입증했습니다.

또한 이미지나 영상과 같은 2차원 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 구조인 합성곱 신경망 등 기존 인공지능 학습 알고리즘과도 높은 호환성을 보였습니다.

송영민 교수는 "이번 연구는 그동안 주로 메모리 소자로 쓰이던 강유전체를, 뇌처럼 스스로 보고 처리하는 차세대 이미지 센서 기술로 확장한 것이 핵심"이라며, "앞으로 빛의 파장, 방향, 위상까지 정밀하게 감지하는 더 똑똑한 비전 시스템으로 발전시킬 계획"이라고 밝혔습니다.

이번 성과는 국제학술지 어드밴스드 머티리얼즈 (Advanced Materials) 7월 28일자 온라인판에 실렸습니다.

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