연구
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
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연구 동맥경화 실시간 감시하는 전자파 걱정 없는 저주파 무선 센서 개발
몸에 착용하는 스마트 기기나 의료 장비에 쓰이는 무선 센서는 아주 작은 변화도 잘 찾아내야 하고 안정적으로 작동해야 한다. 하지만 기존 기술은 주파수를 너무 높게 사용하여 전자파가 서로 방해를 일으키거나(전자기 간섭, EMI) 사람의 몸에 해를 끼칠 수 있다는 문제가 있었다. 국내 연구진이 이러한 문제를 국내 연구진이 근본적으로 해결할 수 있는 저주파 기반 무선 센서 기술이 개발했다. 우리 대학 조천식모빌리티대학원 안승영 교수팀과 한양대학교 화학공학과 김도환 교수팀이 공동 연구를 통해 이온 기반 소재와 무선전력전송 기술을 결합한 ‘저주파 무선 전기화학 센싱 플랫폼(WiLECS)’을 개발했다고 밝혔다. 기존 무선 센서는 전기를 저장하는 능력(정전용량)이 부족해, 이를 보충하려고 메가헤르츠(MHz) 단위의 높은 주파수를 써야했다. 그러나 이런 고주파 방식은 몸속 조직을 뜨겁게 만들거나 신호를 불안정하게 만들어 실제 의료 현장에서 쓰기에 한계가 있었다.
2026-04-13 -
연구 자석 속 ‘스커미온’ 형성 원리 규명… AI 전력 문제 해결 단서
자석 속 전자 스핀이 소용돌이처럼 배열된 ‘스커미온(skyrmion)’은 차세대 스핀트로닉스 기술의 핵심 구조다. 우리 대학 연구진은 특수한 물리 조건 없이도 자석의 기본적인 물리 작용만으로 스커미온이 형성될 수 있음을 밝혔다. 이는 다양한 자성 물질에서 스커미온 구현 가능성을 넓혀 기존보다 수십~수백 배 높은 정보 저장 밀도를 구현할 수 있는 차세대 초저전력 정보소자 개발에 새로운 가능성을 제시한다. 우리 대학은 물리학과 김세권 교수 연구팀이 자성과 격자의 결합(자기-탄성 결합)만으로 소용돌이형 자성 구조가 자연스럽게 만들어질 수 있다는 새로운 이론을 제시했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 자석 속 스핀(전자들이 가지는 작은 자석 성질)과 격자 변형(원자 배열이 미세하게 뒤틀리는 현상)이 서로 영향을 주고받는 작용만으로도 소용돌이 모양의 자성 구조가 스스로 형성될 수 있음을 밝혔다. 특히 자성 물질 내부에서 나타나는 소용돌이형 스핀 구조인 스커미온은 크기
2026-03-19 -
연구 보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
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2025-12-31 -
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2025-11-26 -
연구 스마트폰 충전 전력으로 95% 이상 고순도 CO2 포집 성공
직접공기포집(DAC, Direct Air Capture)은 대기 중에 아주 희박하게(400ppm 이하) 존재하는 이산화탄소를 직접 걸러내는 기술이다. 우리 연구진은 이번에 뜨거운 증기나 복잡한 설비 없이, 스마트폰 충전 전압(3V) 수준의 저전력만으로 95% 이상의 고순도 이산화탄소를 포집하는 데 성공했다. 기존 DAC 기술은 높은 에너지 비용이 가장 큰 걸림돌이었지만, 이번 연구는 실질적 상용화 가능성을 보여준 성과로 평가된다. 이미 해외 특허 출원이 완료됐으며, 태양광·풍력 등 재생에너지와도 쉽게 연계할 수 있어 탄소중립 공정 전환을 앞당길 ‘게임 체인저’ 기술로 주목받고 있다. 우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 미국 MIT 화학공학과 T. 앨런 해튼 교수팀과 공동 연구를 통해, 전도성 은나노 파이버 기반 한 초고효율 전기 구동 DAC(e-DAC, Electrified Direct Air Capture) 기술을 세계 최초로 개
2025-08-25