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[IT뉴스][뉴테크] 뇌 모방한 자율차, 무단횡단 4배 빨리 감지
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-02-12 07:17:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">움직이는 부분만 감지, 뇌 시각 처리 모방<br>컴퓨터 계산 부담 줄고 정확도 2배 향상<br>자율차, 드론에서 장애물 회피 속도 빨라져</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tkwxp0fzgy"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="40bdcc5c22f2a6577714ef6d6ab9db4a4af1904c5b0c7c64beb8aefa16743c72" dmcf-pid="FWHkP6gRjT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="사람이 움직이는 물체를 감지하는 원리를 모방한 뉴로모픽 칩이 개발됐다. 기존 컴퓨터 시각 시스템보다 4배나 빨리 움직이는 물체에 대응할 수 있는 것으로 나타났다,/제니마이 생성 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/chosunbiz/20260212070926429zmzd.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="BLW8t1Kpc9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/chosunbiz/20260212070926429zmzd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 사람이 움직이는 물체를 감지하는 원리를 모방한 뉴로모픽 칩이 개발됐다. 기존 컴퓨터 시각 시스템보다 4배나 빨리 움직이는 물체에 대응할 수 있는 것으로 나타났다,/제니마이 생성 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8ff0b37d543b7ffba32b0d73a278afd21ee636ed58d006db5c2da4cb8dedac03" dmcf-pid="3YXEQPaeAv" dmcf-ptype="general">어두운 밤, 달리는 차 앞에 갑자기 사람이 나타난다. 블랙박스 영상으로 사고 순간을 보여주는 방송에 단골로 나오는 장면이다. 눈을 크게 뜨고 있어도 도저히 막을 수 없는 사고지만, 앞으로는 달라질 수 있다. 사람이 움직이는 물체를 감지하는 원리를 모방해 사람보다 훨씬 빨리 장애물을 감지하는 기술이 개발됐다.</p> <p contents-hash="38b36a4d68b66864318cacc412b61249e56f9e41f412294bcd947ca836a6954c" dmcf-pid="0GZDxQNdaS" dmcf-ptype="general">가오 슈오(Shuo Gao) 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.</p> <p contents-hash="f4c5580531f6a99a54255af6e55d2ea28ea6150f287e6e500e24439455c0359f" dmcf-pid="pH5wMxjJkl" dmcf-ptype="general"><strong>◇움직이는 물체 감지하는 신경 원리 모방</strong></p> <p contents-hash="eafe4975b6e092c5d4963f40fd71e940cbc8a866fbf0d4d630c2c792be9feb0a" dmcf-pid="UX1rRMAigh" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="e63ac68fa6f48a7b860d0e737ca5020b1481d6c603d17729bb00f190924c3a7a" dmcf-pid="uZtmeRcnNC" dmcf-ptype="general">문제는 광학 흐름을 처리하려면 컴퓨터 소프트웨어가 계산할 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.</p> <p contents-hash="c079292852987a1f1dd9e870749b057cc9c3e174f9b349e92ceaa5a5f3e3b0ab" dmcf-pid="75FsdekLNI" dmcf-ptype="general">사람은 카메라형 눈을 갖고 있다. 렌즈에 해당하는 수정체가 물체에서 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.</p> <p contents-hash="b86ccb367e9e6af7c8bfb982aa59d28f4908a54689201a4a075c25e7e4123d5e" dmcf-pid="z13OJdEoAO" dmcf-ptype="general">컴퓨터는 카메라가 찍은 영상 정보를 모두 처리하지만, 뇌는 눈에 보이는 대로 다 감지하지 않는다. 망막에서 보낸 시각 정보는 뇌에서 감각 정보를 취합하는 시상으로 간다. 여기서 외측슬상핵이란 부분이 움직임이 있는 관심 영역에 대한 신호만 대뇌에 전달한다. 덕분에 사람은 날아오는 공을 쉽게 잡고 피할 수 있다.</p> <p contents-hash="7495b4228b732a7855ab8bdb99430b34444664177f08d9ee0c63956d0761f01b" dmcf-pid="qt0IiJDgks" dmcf-ptype="general">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.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="02edbb1127701f93304eec841346173815637726e776a497f39c48c899dd4555" dmcf-pid="BFpCniwaam" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="그래픽=정서희" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/chosunbiz/20260212070927716tocp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bjzNfViPkK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/chosunbiz/20260212070927716tocp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 그래픽=정서희 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ba08aa3952fbba1b4143316f642b5e6fd33bd8ed0f101d1e528882a631731fcf" dmcf-pid="b3UhLnrNgr" dmcf-ptype="general"><strong>◇자율주행차·드론·로봇에서 효능 입증</strong></p> <p contents-hash="2bb0a522cc7366173cea27322677e17447441959dddbd925582bd2fe2ecf6661" dmcf-pid="K0uloLmjgw" dmcf-ptype="general">시각 정보를 처리하는 뉴로모픽 칩은 속도가 빠르다. 움직이는 물체에 1만분의 1초로 반응할 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.</p> <p contents-hash="6681ca4c893d2b0e60411c23234e28a78e97eec276f0f2335b2d2a210d904175" dmcf-pid="9WHkP6gRAD" dmcf-ptype="general">연구진은 뉴로모픽 칩을 갖추면 기존 컴퓨터 시각 시스템보다 영상 처리 속도가 평균 약 400% 빨라졌다고 밝혔다. 반응 속도가 4배나 증가한 것이다. 연구진은 뉴로모픽 칩을 갖춘 시각 시스템을 다양한 실제 환경에서 유효성을 검증했다.</p> <p contents-hash="99a27aefcf2846163866e7e49e7a58b38ec52d4f1771e46f00f4a2b6ca3369c6" dmcf-pid="2YXEQPaegE" dmcf-ptype="general">예를 들어 한 실험에서 자율주행차가 보행자를 감지하고 움직임을 예측해 반응하는 시간이 0.23초에서 0.035초로 줄었다. 속도뿐만 아니라 정확도도 높아졌다. 자율주행차 운행 시나리오에서 정확도가 2배 이상(213.5%) 향상됐다.</p> <p contents-hash="43e7f03a29c1f6219bf8c7ff76be81dff91485df0268c025dad78d2ee607c70b" dmcf-pid="VGZDxQNdNk" dmcf-ptype="general">드론도 같은 방법으로 공중에서 장애물을 감지하고 피했다. 로봇 손은 물체 모양이 계속 바뀌어도 빠르게 어떻게 잡아야 할지 알아냈다. 탁구공처럼 빠르게 움직이는 작은 물체도 포착할 수 있어 스포츠계에서도 활용도가 높을 것이라고 연구진은 밝혔다.</p> <p contents-hash="d5cdb3d53075b0f9107dfea504c7a1babac8c68187a5ab16b912b4d62363e964" dmcf-pid="fH5wMxjJkc" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 중국 칭화대와 베이징이공대, 영국 케임브리지대, 미국 노스이스턴대 연구진도 참여했다. 연구진은 “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.</p> <p contents-hash="015a2225d16755041520a634582fdfc4c8a0ee358d71dc3b00b4a58a1344d8bd" dmcf-pid="4X1rRMAicA" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="aa106c411b99f294ce3615702515cbb1d915be9ea1deb03a50fa3b45433a1f22" dmcf-pid="8ZtmeRcngj" dmcf-ptype="general">Nature Communications(2026), DOI: <span><u>https://doi.org/10.1038/s41467-026-68659-y</u></span></p> <p contents-hash="6d37bd978dfd39d9166ff7871412f4864c376742530378351cf653f6cf186198" dmcf-pid="65FsdekLgN" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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