"빛의 '방향' 읽어 동작 재구성" 자율주행 '눈' 한계 극복

빛의 방향을 읽어 스스로 동작을 재구성하는 차세대 편광(polarization) 센서가 개발됐다. 기존 이미지 센서는 빛의 밝기 정보에만 의존(감지)해 물체의 방향성과 표면 구조를 정밀하게 파악하는 데 한계를 보였다. 자율주행차가 센서를 이용해 밤길 도로 위에 물과 아스팔트를 구분하지 못했던 이유도 다름 아니다. 이와 달리 새롭게 개발된 센서는 특정 방향으로 진동하는 빛의 성질인 편광 정보를 활용해 스스로 최적의 상태를 찾아 동작을 조절하는 점에서 구별된다.

편광 인공지능(AI) 센서 플랫폼 실험 이미지(AI 생성). KAIST

KAIST는 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 이 같은 원리의 '자기 재구성(self-reconfigurable)' 편광 센서 배열 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.

연구팀은 기존 센서의 한계를 극복하기 위해 빛의 진동 방향을 동시에 인식할 수 있는 편광 기반 센서 기술을 고안했다. 또 서로 다른 물질인 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)을 결합한 '이종구조'로, 결정 방향에 따라 빛의 반응이 달라지는 특성을 효과적으로 구현했다.

두 물질이 교차하도록 정밀하게 쌓는 데는 '에피택셜 원자층 증착(Epitaxial Atomic Layer Deposition)'이 적용됐다. 이 증착 방식은 원자층 단위로 물질을 정밀하게 쌓아 결정 구조를 제어하는 공정이 핵심이다. 이를 통해 두 물질의 결정 구조가 정확하게 맞물리도록 구현, 기존보다 높은 재현성과 안정적 성능을 확보하는 것이 가능했다는 게 연구팀의 설명이다.

이 구조는 외부 전기 신호 없이 빛만으로 센서의 동작 상태를 자유롭게 조절하는 특징을 가졌다. 또 빛이 조사될 때 물질 경계에서 전하 이동 및 포획 현상이 발생해 빛의 세기·파장·방향 등 조건에 따라 전류 방향이 뒤집히는 광 반응인 '양극성 광 응답(bipolar photoresponse)'이 나타난다.

(왼쪽부터) 조한빈 박사과정, 웬슈안 주(Wenxuan Zhu) 박사후 연구원, 서준기 교수, 김창환 석박사통합과정. KAIST

무엇보다 연구팀이 개발한 기술은 센서 자체가 데이터를 처리하는 '인-센서 컴퓨팅(in-sensor computing)' 구조에 적용할 수 있어 복잡한 연산 과정 없이도 시간에 따라 변화하는 다차원 광학 정보를 효율적으로 처리할 수 있다.

실제 연구팀은 실험에서 해당 기술이 움직이는 물체의 인식 정확도가 95% 이상인 것을 확인, 자율주행과 의료 진단 등 분야에서 폭넓게 활용될 가능성을 입증했다.

서 교수는 "이번 연구는 편광 정보를 이용해 기존 센서보다 풍부한 시각 정보를 확보할 인공지능(AI) 비전 기술의 새로운 기반을 제시했다는 점에서 의미를 갖는다"며 "이 같은 성과가 향후 저전력·고효율 AI 시스템을 구현하는 데도 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구에는 웬슈안 주(Wenxuan Zhu·박사후연구원)와 김창환(박사과정생)이 제1 저자, 서준기 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 지난달 14일 국제 학술지 '네이처 센서스(Nature Sensors)'에 게재됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr