뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 초저전력 센서 개발 현황

1. 뉴로모픽 컴퓨팅과 초저전력 센서의 연계 필요성

뉴로모픽 컴퓨팅 구조는 외부 세계의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하는 데 강점을 가지며, 이를 위해서는 센서의 전력 효율성과 반응 속도가 핵심 요소로 작용한다. 기존의 센서는 데이터를 수집하여 중앙 처리장치로 전달하는 방식이었지만, 뉴로모픽 시스템은 데이터를 수집하는 순간부터 처리 효율을 극대화해야 한다. 따라서 뉴로모픽 시스템과 연동될 센서는 초저전력 기반으로 작동하면서도, 실시간 반응성과 연산 능력을 보조할 수 있는 지능형 설계가 요구된다. 최근에는 센서 자체에 일부 연산 기능을 내장하거나, 이벤트 기반(Event-based) 데이터 수집 방식을 통해 뉴로모픽 컴퓨팅에 최적화된 데이터 출력을 지원하는 기술이 주목받고 있다. 이런 흐름 속에서 초저전력 센서 기술은 뉴로모픽 컴퓨팅의 확장성을 결정짓는 핵심 기술 중 하나로 급부상하고 있다.

 

 

 

2. 이벤트 기반 초저전력 이미지 센서 개발 동향

초저전력 센서 기술 중에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야는 이벤트 기반 이미지 센서(Event-driven Image Sensor)다. 이 센서는 기존의 프레임 기반 영상 처리 방식이 아닌, 화면 내에서 변화가 발생한 부분만 감지하여 출력하는 방식으로 작동하며, 뉴로모픽 시스템의 데이터 처리 방식과 자연스럽게 연결된다. 스위스의 iniVation AG는 대표적인 이벤트 기반 센서 개발 기업으로, ‘DVS (Dynamic Vision Sensor)’ 기술을 활용한 초저전력 이미지 센서를 상용화하였다. 이 센서는 마이크로초 단위의 반응 속도와 기존 대비 90% 이상 낮은 전력 소비를 실현하며, 드론 및 로봇의 실시간 영상 처리에 적용되고 있다. 국내에서는 ETRI(한국전자통신연구원)에서 차세대 뉴로모픽 비전 센서 개발을 추진 중이며, 실시간 영상 처리 외에도 적외선 및 열화상 기반 초저전력 센서 모듈까지 연구되고 있다. 이들 센서는 뉴로모픽 프로세서와 직접 연동되어 실시간 환경 인식과 저전력 처리를 동시에 실현할 수 있는 기반 기술로 평가받고 있다.

 

3. 바이오신호 기반 초저전력 센서 개발 현황

뉴로모픽 시스템은 의료 및 헬스케어 분야에서도 활용도가 높아지고 있으며, 이에 따라 바이오신호 측정을 위한 초저전력 센서 개발도 활발히 이루어지고 있다. 미국의 스타트업 NeuroSense Technologies는 뇌파(EEG), 심박수, 근전도(EMG)를 초저전력으로 실시간 수집 가능한 웨어러블 센서를 개발하였으며, 해당 센서는 뉴로모픽 칩과 연결되어 실시간 신경 신호 패턴 분석이 가능하다. 특히 이 센서는 0.5mW 이하의 전력 소비량으로 24시간 연속 측정이 가능하며, 기존 대비 배터리 효율이 3배 이상 향상되었다. 국내에서는 서울대학교 전기정보공학부 산하 연구팀이 초소형 멤리스터 기반 바이오센서를 개발 중이며, 뉴로모픽 프로세서와의 직접 인터페이스가 가능한 차세대 센서 플랫폼으로 주목받고 있다. 이러한 바이오신호 센서는 단순 데이터 수집에 그치지 않고, 센서 자체에서 사전 데이터 필터링 및 변환 기능을 탑재하여 뉴로모픽 시스템의 효율적인 데이터 처리를 지원하고 있다.

 

4. 산업용 초저전력 센서와 뉴로모픽 프로세서의 결합 사례

산업 현장에서의 자동화 및 로보틱스 기술 발전으로 인해, 고성능·저전력 센서의 필요성이 확대되고 있으며, 뉴로모픽 프로세서와 직접 연결 가능한 산업용 초저전력 센서의 상용화도 본격화되고 있다. 독일의 Bosch Sensortec은 2024년 초저전력 가속도·자이로 센서 모듈을 개발하여, 뉴로모픽 기반 실시간 모션 분석 시스템에 적용하였다. 해당 센서는 단일 회로 내에 데이터 수집과 사전 연산 기능을 통합하여, 외부 프로세서에 부담을 줄이고 총 시스템 전력 소모를 40% 이상 감소시키는 성능을 보였다. 또한, 프랑스의 CEA-Leti 연구소는 산업용 센서에 신경망 연산이 가능한 초소형 뉴로모픽 코어를 내장하는 연구를 진행 중이며, 이는 센서-프로세서 간의 데이터 전송을 최소화하여 실시간성 극대화를 목표로 하고 있다. 이러한 사례는 엣지 컴퓨팅 환경에서의 뉴로모픽 컴퓨팅 확산을 가속화시키고 있으며, 실시간 자동화 시스템에서의 효율적 연산 구현에 결정적 기여를 하고 있다.

 

5. 향후 기술 전망과 초저전력 센서의 전략적 과제

뉴로모픽 컴퓨팅의 본격적인 확산을 위해서는 센서 기술의 전력 최적화와 연산 보조 기능 고도화가 핵심 과제로 부상하고 있다. 초저전력 센서는 단순한 데이터 수집기에서 벗어나, 센서 자체에 인공지능적 연산 기능을 탑재한 스마트 센서로 진화하고 있으며, 이를 위해 멀티모달 데이터 처리 능력과 비휘발성 소자 기반의 메모리 내장 설계가 필요하다. 향후 기술 발전 방향으로는 자체 전력 생성이 가능한 에너지 하베스팅 기술과의 융합이 고려되고 있으며, 이를 통해 센서의 완전 독립 구동과 유지보수 최소화가 가능해질 것으로 보인다. 더불어, 센서-뉴로모픽 프로세서 간의 인터페이스 표준화도 산업적 확산을 위한 필수 요소로 지적된다. 이를 통해 다양한 제조사 간의 호환성과 생태계 확장이 가능해지며, 엣지 AI, 자율 시스템, 스마트 환경 구축 등 뉴로모픽 기반 미래 기술의 핵심 인프라로 초저전력 센서가 자리 잡을 수 있을 것이다.