드론의 자세제어… 저전력 두뇌모사 반도체로 구현-아날로그-디지털 하이브리드 회로를 통한 센서 데이터의 신개념 연산방법 개발

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2022. 5. 25.

드론의 자세제어 저전력 두뇌모사 반도체로 구현-아날로그-디지털 하이브리드 회로를 통한 센서 데이터의 신개념 연산방법 개발

등록일2022.05.24.

 

 

 

드론의 자세제어… 저전력 두뇌모사 반도체로 구현

아날로그-디지털 하이브리드 회로를 통한 센서 데이터의 신개념 연산방법 개발

  

 

□ 다수의 센서에서 동시에 얻어지는 복잡한 데이터를 적은 전력 소모만으로 처리할 방법의 실마리를 인간 두뇌 신경망*에서 찾았다. 

   * 신경망 : 두뇌 안에 생물학적 뉴런들이 복잡하게 연결된 구조체를 의미하며, 뉴런과 뉴런 사이의 연결부위인 시냅스의 변화를 통해 학습/인지 과정이 이루어진다고 알려져 있음. 

 

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

 

□ 기존의 드론은 디지털프로세서*를 이용하여 센서로 부터 얻어지는 정보를 연산하고, 이를 기반으로 드론의 자세를 제어한다. 

   * 디지털프로세서(processor) : ‘0’ 또는 ‘1’ 로 이루어진 이진법 연산을 통해 산술, 논리, 제어 기능을 수행할 할 수 있는 전자회로

 ○ 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 구현하였다.

 ○ 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.

 

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

 

□ 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.

 

□ 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구 및 교육부와 한국연구재단이 추진하는 대학중점연구소사업 등의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 5월 19일 온라인 게재되었다. 

 

 

주요내용 설명

 

 <작성 : 세종대학교 김성호 교수>

 

논문명

Analog-digital hybrid computing with SnS2 memtransistor for low-powered sensor fusion

저널명 

Nature Communications

키워드 

analog-digital hybrid circuit, memtransistor, sensor fusion, drone

DOI

https://doi.org/10.1038/s41467-022-30564-5

저  자

김성호 교수(교신저자/세종대학교), 샤니아 레흐만 박사(Shania Rehman) (제1저자/세종대학교), 무함마드 파룩 칸 교수(Muhammad Farooq Khan (공동저자/세종대학교), 김희동 교수(공동저자/세종대학교)

 

 

1. 연구의 필요성

 ○ 최근 들어 인간 두뇌의 신경망(neural network)을 모사하여 빅데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 연산시스템(뉴로모픽시스템, neuromorphic system)이 기존 디지털 방식의 컴퓨팅 한계를 극복할 수 있는 유망한 후보로 주목받고 있다. 신경망의 여러 기능들을 다양한 나노전자소자들을 이용하여 모사하고, 이를 발전시켜 궁극적으로 데이터를 아날로그적으로/병렬적으로 처리하여 에너지-효율적 연산을 수행할 수 있는 시스템을 구현하려는 것을 목표로 활발히 연구가 진행되고 있다.

 ○ 하지만 현재까지의 뉴로모픽시스템 연구는, 신경망의 단일 기능만을 모사하는 ‘소자 수준’의 연구가 대부분이고, 실제 연산을 수행할 수 있는 ‘시스템 수준’의 구현은 드물다. 그렇기 때문에 기존 디지털컴퓨팅과의 정량적인 성능 비교도 제대로 이루어지지 못하고 있다. 또한 아직까지는 뉴로모픽시스템이 적용되어 기존 디지털컴퓨팅 대비 우수성을 입증할 만한 실질적인 응용분야를 뚜렷하게 제시하지 못하고 있는 실정이다. 

 

 

 2. 연구내용 

 ○ 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.

     * 센서퓨전 (sensor fusion) : 2개 이상의 서로 다른 센서들의 데이터를 융합하여 더 높은 측정 정확도를 얻는 알고리즘을 뜻한다. 예를 들어 드론의 경우, 각속도센서와 가속도센서의 데이터를 융합하여 드론의 현재 자세 상태를 측정한다. 

 ○ 본 연구에서는 센서퓨전 알고리즘을 기존 디지털프로세서보다 저전력으로 수행할 수 있는 ‘아날로그-디지털 하이브리드 연산회로’를 개발하였다. 기존 디지털프로세서 대비 1/4 의 전력 소모만으로 센서퓨전 알고리즘을 수행할 수 있으며, 동일한 성능의 자세제어가 가능함을 하이브리드 회로를 실제 드론에 탑재하여 실험적으로 검증하였다.

 ○ 본 연구에서 하이브리드 회로를 구현하기 위해, 2차원 반도체 물질인 황화주석(SnS2) 기반의 신경세포모방 소자를 개발하였다. 이 신경세포모방 소자는 적은 에너지 소모만으로 정교하게 아날로그적 상태조절이 가능하기 때문에, 이를 활용하여 인간 두뇌의 신경망을 닮은 아날로그 연산방식을 구현할 수 있었다. 아날로그적으로 동작하는 신경세포모방 소자와 기존 실리콘 반도체 기반 디지털집적회로가 유기적으로 융합하여 동작하는 하이브리드회로는, 현재의 디지털프로세서 대비 동일한 연산 정확도를 가지면서 에너지소모 측면에서는 유리한 장점을 가지는 것이 본 연구를 통해 증명되었다. 

 

3. 연구성과/기대효과

 ○ 센서퓨전은 센서가 사용되는 대부분의 시스템에서 활용되는 알고리즘이다. 따라서 본 연구에서 개발한 ‘아날로그-디지털 하이브리드 회로’ 및 ‘신경망 모사 아날로그 연산방법’는 대부분의 IoT 기기, 모바일 기기, 드론, 로봇, 자율주행차 등에서 범용적으로 활용될 수 있는 기술이다.

 

 ○ 특히 제한된 배터리만으로 동작해야 하는 소형/모바일 전자시스템은 고성능 디지털프로세서를 탑재하기가 어렵기 때문에 고도화된 인공지능을 구현하는 것에 한계가 있을 수밖에 없다. 하지만 본 연구에서 개발한 아날로그-디지털 하이브리드 연산회로는 기존의 디지털프로세서 대비 훨씬 적은 에너지소모만으로도 연산을 수행할 수 있으므로 소형전자시스템에서 높은 수준의 인공지능이 구현 가능하게 할 것으로 기대한다.

 ○ 따라서 본 연구의 결과는 4차산업혁명 시대의 핵심기술로 뽑히는 드론 및 자율주행차에서 다양한 센서로부터 얻어지는 데이터를 에너지 효율적으로 처리하여, 보다 고도화된 인공지능을 구현할 가능성을 열어줄 것으로 기대된다. 더 나아가 뉴로모픽시스템이 활용될 수 있는 실용적인 응용분야를 개척한 것에 연구의 의의가 있다. 

 

 

그림 설명

 

 

 

 

 

(그림1) 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.

 

그림설명 및 그림제공 : 세종대학교 김성호 교수 (출처: “Analog-digital hybrid computing with SnS2 memtransistor for low-powered sensor fusion”, Nature Communications, DOI: 10.1038/s41467-022-30564-5)

 

 

 

 

(그림2) 신경세포모방소자의 성능과, 신경망을 모사한 아날로그 연산방식의 성능 

(a) 황화주석(SnS2) 기반의 신경세포모방 소자

(b) 신경세포모방소자의 정교한 아날로그적 상태조절 성능

(c) 신경망을 모사한 아날로그 연산방식 및 이를 수행할 신경세포모방소자 기반 아날로그 회로

(d) 센서퓨전 수행 결과 비교. 기존 디지털프로세서와 동일한 성능의 결과를 하이브리드회로를 통해 저전력으로 얻을 수 있음을 증명함

그림설명 및 그림제공 : 세종대학교 김성호 교수 (출처: “Analog-digital hybrid computing with SnS2 memtransistor for low-powered sensor fusion”, Nature Communications, DOI: 10.1038/s41467-022-30564-5)

 

 

 

(그림3) 본 연구의 최종목표(기대효과)에 대한 상상도

아날로그-디지털 하이브리드 회로가 탑재된 드론은 고도화된 인공지능을 저전력으로 수행할 수 있어서, 복잡한 임무를 능동적으로 수행할 수 있는 지능형 드론을 완성하는데 기여할 수 있을 것으로 기대함.

 

그림설명 및 그림제공 : 세종대학교 김성호 교수

 

연구 이야기

 

                                           <작성 : 세종대학교 김성호 교수>

□ 연구를 시작한 계기나 배경은? 

 

지난 수년간 뉴로모픽시스템 관련 연구를 진행해오면서, 저전력 연산이 가능한 뉴로모픽시스템의 장점을 십분 활용할 수 있는 응용분야가 무엇일지 늘 고민을 해왔었고, 뉴로모픽시스템이 정말로 우리의 일상생활에 활용될 수 있는 가능성을 증명하고 싶었다. 그러던 중 최근 들어 드론택배, 드론택시 등 우리의 일상생활에 드론이 활용될 수 있는 영역이 점차 구체화되고 있으며, 국가 차원에서도 드론을 4차산업혁명 시대의 핵심 플랫폼 기술로서 선정하고 관련 기술개발 활성화를 위한 제도 및 법률제정이 이루어진 것을 알게 되었다. 

 

 

□ 연구 전개 과정에 대한 소개

 

먼저 드론의 비행과정에서 디지털프로세서가 수행하는 다양한 역할에 대해 조사하였다. 그러던 중 드론은 센서퓨전이라 불리는 알고리즘을 통해 다수의 센서로부터 얻어지는 데이터를 융합하고, 이로부터 각각의 센서들이 가지는 단점들을 보안하여 비행중에 자세를 측정하고 제어한다는 사실을 알게 되었다. 이러한 센서퓨전은 모든 드론에서 활용되는 범용적인 알고리즘이기 때문에, 이 알고리즘을 저전력으로 수행할 수 있는 뉴로모픽시스템을 개발할 수 있다면 그 활용가치는 매우 높을 것으로 예상하였다.

 

 

□ 연구하면서 어려웠던 점이나 장애요소는 무엇인지? 어떻게 극복(해결)하였는지?

 

이전에 드론을 연구해본 경험이 없었기 때문에 센서퓨전 과정을 이해하는 것부터 힘든 고비가 되었다. 여러 드론 관련 전문서적들을 공부하고, 다수의 교육용 드론키트들을 구매하여 초급수준의 키트부터 직접 드론을 조립하고 제어해보는 것에 많은 시간이 투입하였다. 이 과정을 통해 디지털프로세서가 어떻게 센서퓨전을 수행하는지 이해할 수 있었다.  

그 다음 고비는 디지털프로세서에서 계산되는 센서퓨전을 아날로그 연산방식으로 변환시키는 것이었다. 기존에 발표된 유사한 선행연구가 전혀 없었기 때문에, 디지털연산을 아날로그 방식으로 변환했던 다양한 다른 예를 찾아서 공부하고 창의적인 아이디어를 만드는 것에 많은 시간과 노력이 필요하였다.

 

 

□ 이번 성과, 무엇이 다른가?

 

센서퓨전 알고리즘을 아날로그적으로 수행할 수 있는 아날로그-디지털 하이브리드 연산회로를 최초로 개발하였으며, 이 하이브리드 회로는 기존의 디지털방식보다 더 적은 에너지소모만으로도 동일한 성능의 드론 자세제어가 가능하다는 점을 실험적으로 검증하였다. 또한 단순히 인간 두뇌의 신경망을 모사하는 수준을 넘어서, 저전력으로 연산을 수행할 수 있는 뉴로모픽시스템의 실질적인 활용분야를 제시한 것에 의미가 있다. 

 

 

 

□ 실용화된다면 어떻게 활용될 수 있나? 실용화를 위한 과제는? 

 

센서퓨전 알고리즘은 드론뿐만 아니라 자율주행차, IoT 기기 등 센서가 탑재된 대부분의 시스템에 활용되고 있는 알고리즘이다. 따라서 본 연구에서 개발된 아날로그-디지털 하이브리드 연산회로는 다양한 소형/모바일 전자시스템에 동일하게 적용이 가능하다. 또한 센서퓨전 뿐만 아니라 디지털프로세서가 담당하는 다른 역할들도 아날로그 연산방식으로 변환하여 저전력 수행이 가능할 것이라 기대한다. 결과적으로 기존의 디지털연산방식을 일부분 대체할 수 있는 신개념 아날로그 연산의 다양한 응용이 가능해질 것이라 예상한다.

다만 실용화를 위해서는, 아날로그-디지털 하이브리드 회로를 PCB 상에 집적하여 소형화하는 과정이 필요하며, 드론이 비행하는 극한의 환경을 견딜 수 있도록 회로를 보호할 수 있는 패키징 과정이 필요하다. 또한 회로의 안정적인 동작이 장시간 보장될 수 있는지 추가적인 검증 과정이 필요하다.

 

 

□ 꼭 이루고 싶은 목표나 후속 연구계획은? 

 

실제 드론에 탑재할 수 있는 제품화 수준의 뉴로모픽시스템을 개발하는 것이 연구의 최종 목표이다. 이를 위해 후속 연구에서는, 아날로그-디지털 하이브리드 회로가 탑재된 드론을 장시간 실제로 구동하여 개발된 하이브리드 회로의 신뢰성을 검증할 것이다. 그리고 하이브리드 회로를 포함한 뉴로모픽 칩을 설계하고 제작하여 실제 드론에 탑재하는 것을 시도할 것이다.