사람이 움직이는 물체를 감지하는 원리를 모방한 뉴로모픽 칩이 개발됐다. 기존 컴퓨터 시각 시스템보다 4배나 빨리 움직이는 물체에 대응할 수 있는 것으로 나타났다,/제미나이 생성 이미지


어두운 밤, 달리는 차 앞에 갑자기 사람이 나타난다. 블랙박스 영상으로 사고 순간을 보여주는 방송에 단골로 나오는 장면이다. 첨단 컴퓨터 시스템을 갖춘 자율주행차라도 도저히 막을 수 없는 사고지만, 앞으로는 달라질 수 있다. 사람이 움직이는 물체를 감지하는 원리를 모방해 지금보다 훨씬 빨리 장애물을 피하는 기술이 개발됐다.
가오 슈오(Shuo Ga 바다이야기무료 o) 중국 베이항대 교수 연구진은 “신경을 모방한 뉴로모픽 칩으로 움직이는 물체를 기존 컴퓨터 시각 시스템보다 4배나 빨리 포착하는 데 성공했다”고 지난 11일 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션’에 밝혔다. 자율주행차나 무인기(드론), 로봇이 이 칩을 장착하면 급변하는 환경에서도 안전하게 작동할 수 있을 것으로 기대된다.
◇움직이는 물체 쿨사이다릴게임 감지하는 신경 원리 모방
자율주행차나 드론은 사람 눈에 해당하는 컴퓨터 시각 시스템을 갖추고 있다. 카메라가 찍은 영상에서 움직이는 물체를 찾고 어디로 움직일지 추정한다. 바로 영상 내 물체의 움직이는 패턴인 광학 흐름(optical flow)을 감지하는 과정이다.
문제는 광학 흐름을 처리하려면 컴퓨터 소프트웨어가 계산할 황금성게임다운로드 정보량이 급증한다는 점이다. 기존 로봇이나 자율주행차는 화면 전체를 분석하느라 0.1초 정도의 지연 시간이 발생한다. 이러면 갑자기 차도로 뛰어든 사람을 피할 수 없다. 연구진은 소프트웨어를 개선하는 대신 사람 시각 원리를 모방한 하드웨어를 개발해 문제를 해결했다. .
사람은 카메라형 눈을 갖고 있다. 렌즈에 해당하는 수정체가 물체에서 바다이야기오락실 반사된 빛을 모아 맨 뒤에 있는 망막으로 보낸다. 여기서 빛을 감지하는 광수용체 세포들이 빛을 전기신호로 바꾼다. 중앙처리장치(CPU) 격인 대뇌는 시신경이 보내온 전기신호를 처리해 물체를 감지한다.
컴퓨터는 카메라가 찍은 영상 정보를 모두 처리하지만, 뇌는 눈에 보이는 대로 다 감지하지 않는다. 망막에서 보낸 시각 정보는 뇌에서 감각 정 사이다쿨접속방법 보를 취합하는 시상으로 간다. 여기서 외측슬상핵이란 부분이 움직임이 있는 관심 영역에 대한 신호만 대뇌에 전달한다. 덕분에 사람은 날아오는 공을 쉽게 잡고 피할 수 있다.
연구진은 신경세포(시냅스)처럼 정보를 기억하고 처리하는 뉴로모픽 칩인 시냅틱 트랜지스터를 개발했다. 움직이는 물체의 위치를 미분하면 속도가 나온다. 마찬가지로 시각 센서가 포착한 정보를 미분하면 밝기 변화를 알 수 있다. 뉴로모픽 칩은 이 정보를 바탕으로 움직임이 발생하는 관심 영역에 대한 지도를 만든다. 복잡한 거리에서 친구의 움직임만 쫓는 것과 비슷하다.



그래픽=정서희


◇자율주행차·드론·로봇에서 효능 입증
시각 정보를 처리하는 뉴로모픽 칩은 속도가 빠르다. 이미지 변화를 1만분의 1초 안에 감지할 수 있다. 사람의 인지 속도인 0.15초를 훨씬 앞서 자율주행차나 드론의 안전성을 획기적으로 높일 것으로 기대된다. 특히 관심 영역만 계산하기 때문에 전력 소비도 적다. 그만큼 배터리를 오래 쓸 수 있다.
연구진은 뉴로모픽 칩을 갖추면 기존 컴퓨터 시각 시스템보다 영상 처리 속도가 평균 400% 빨라졌다고 밝혔다. 반응 속도가 4배나 증가한 것이다. 연구진은 뉴로모픽 칩을 갖춘 시각 시스템을 다양한 실제 환경에서 유효성을 검증했다.
예를 들어 한 실험에서 자율주행차가 보행자를 감지하고 움직임을 예측해 반응하는 시간이 0.23초에서 0.035초로 줄었다. 시속 80㎞에서 0.2초 단축된 반응 시간은 제동 거리를 4.4m 줄일 수 있다. 속도뿐만 아니라 정확도도 높아졌다. 자율주행차 운행 시나리오에서 정확도가 2배 이상(213.5%) 향상됐다.
드론도 같은 방법으로 공중에서 장애물을 감지하고 피했다. 로봇 손은 물체 모양이 계속 바뀌어도 빠르게 어떻게 잡아야 할지 알아냈다. 로봇 팔은 고속으로 움직이는 물체에 대한 잡기 성공률을 최대 740.9% 개선했다. 탁구공처럼 빠르게 움직이는 작은 물체도 포착할 수 있어 스포츠계에서도 활용도가 높을 것이라고 연구진은 밝혔다.
이번 연구에는 중국 칭화대와 베이징이공대, 홍콩대, 영국 케임브리지대, 미국 노스이스턴대, 사우디아라비아 킹압둘라과기대 연구진도 참여했다. 연구진은 ?앞으로 실험실 환경에서 벗어나 자율주행차와 산업용 로봇에 통합 가능한 대규모 칩 버전으로의 전환을 추진할 계획이다.
가오 교수는 “실시간 영상 처리가 가능하면 자율 시스템이 충돌 회피와 물체 추적과 같은 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있다”며 “상용화를 위해 더 다양한 환경에서 이번 시각 시스템을 평가하는 연구가 필요하다”고 밝혔다.
참고 자료
Nature Communications(2026), DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-68659-y
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