세종대 연구팀, 두뇌 신경망 모사한 '저전력' 드론 자세제어 기술 개발
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세종대 연구팀, 두뇌 신경망 모사한 '저전력' 드론 자세제어 기술 개발
  • 정 현 기자
  • 승인 2022.05.25 23:17
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논문, 국제학술지 'Nature Communications' 5월 19일자 온라인 게재

[위즈뉴스] 다수의 센서에서 동시에 얻어지는 복잡한 데이터를 적은 전력 소모만으로 처리할 수 있을까? 국내 연구진이 이 방법의 실마리를 인간 두뇌 신경망에서 찾았다.

한국연구재단(이사장 이광복)은 23일 세종대 김성호 교수 연구팀이 인간 두뇌의 신경망을 모사한 ‘아날로그-디지털 하이브리드 연산회로’를 이용하여, 저전력으로 드론의 자세를 정교하게 제어하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 

김성호 교수(왼쪽)와 샤니아 레흐만 박사 / 사진=한국연구재단
김성호 교수(왼쪽)와 샤니아 레흐만 박사 / 사진=한국연구재단

이번 연구 성과를 담은 논문은 SCI급 저명 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF=14.919)’ 5월 19일자 온라인 게재됐다. 

논문명은 'Analog-digital hybrid computing with SnS2 memtransistor for low-powered sensor fusion'이며, 세종대 김성호 교수가 교신저자로, 세종대 샤니아 레흐만 박사(Shania Rehman)가 제1저자로, 세종대 무함마드 파룩 칸(Muhammad Farooq Khan) 교수와 세종대 김희동 교수가 공동저자로 참여했다.

연구팀의 김성호 교수는 “개발된 기술은 센서가 탑재되는 IoT/모바일 기기, 드론, 자율주행차 등에서 범용적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다”며 “특히, 에너지 효율적인 하이브리드 연산방식은 소형 전자시스템에 보다 높은 차원의 인공지능 탑재 가능성을 열어줄 실마리가 될 것”이라고 말했다.

국제학술지 'Nature Communications' 최신호에 게재된 해당 논문

대부분의 드론은 칼만필터(Kalman filter)라 불리는 센서퓨전(sensor fusion) 알고리즘을 통해 드론의 자세를 정확히 측정하고 제어한다. 하지만 이 알고리즘은 계산 과정이 복잡하고 초당 수십 번 이상의 반복계산을 수행해야 하므로, 드론처럼 제한된 에너지공급만으로 동작해야 하는 소형-모바일 전자시스템에서는 부담이 된다.

기존의 드론은 디지털프로세서를 이용하여 센서로 부터 얻어지는 정보를 연산하고, 이를 기반으로 드론의 자세를 제어한다. 디지털프로세서(processor)란 ‘0’ 또는 ‘1’ 로 이루어진 이진법 연산을 통해 산술, 논리, 제어 기능을 수행할 할 수 있는 전자회로를 말한다.

또, 드론이 더욱 복잡한 임무를 수행하기 위해서는 고성능의 디지털프로세서가 필요한데, 제한된 배터리 용량 때문에 비행시간이 짧아지는 문제가 있다.

따라서 드론과 같은 소형, 모바일 전자시스템에서는 저전력으로 데이터를 처리하는 기술이 매우 중요하다.

이에 연구팀은 인간 두뇌의 신경망에서 이루어지는 아날로그 방식의 연산과정을 모사한 아날로그-디지털 하이브리드 회로를 구현했다.

자료이미지=한국연구재단

[그림설명] 아날로그-디지털 하이브리드 연산회로가 탑재된 드론
황화주석(SnS2) 기반의 신경세포모방소자와 기존 실리콘 기반 디지털집적회로가 융합된 하이브리드회로를 제작하였다. 이 하이브리드회로는 각속도센서와 가속도센서로부터 측정된 센서 데이터를 입력받아 센서퓨전 알고리즘을 계산하고, 이를 통해 드론의 정확한 자세를 측정한다.

아날로그적으로 동작하는 신경세포모방 소자와 기존 실리콘 반도체 기반 디지털집적회로를 융합한 하이브리드 회로는 기존과 동일한 연산 정확도를 가지면서 에너지 소모 측면에서는 유리한 장점을 나타냈다.

기존 디지털프로세서 대비 1/4의 전력소모만으로 동일한 성능의 드론 자세제어가 가능하여 센서 데이터를 저전력으로 처리할 수 있음을 실험적으로 검증했다.

향후 연구팀은 드론의 자세제어뿐만 아니라 경로 탐색, 장애물 회피, 자율비행 등 복잡한 기능 구현에 하이브리드 연산회로를 적용하여, 저전력으로도 장시간 임무 수행이 가능한 지능형 드론 개발 연구 등을 지속할 계획이다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구 및 교육부와 한국연구재단이 추진하는 대학중점연구소사업 등의 지원으로 수행됐다.


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