생체모방 겹눈·뉴로모픽 시각/인-센서 처리 연구

Bio-inspired Compound-Eye and Neuromorphic Vision with In-sensor Processing

연구 내용

겹눈 구조를 모사한 광학 설계와 시각 신호 처리를 결합하여 로봇·무인 플랫폼에서 인식 정확도와 효율을 높이는 뉴로모픽 시각 연구

생체 시각 구조에서 얻는 시야각 분할, 중심부 분해능 강화(foveated), 다중 스펙트럼 감지 원리를 광학·소자 설계에 반영하고, 이를 뉴로모픽 처리와 결합하는 시스템 연구를 수행합니다. 특히 ferroelectric-gated phototransistor와 같은 소자 수준의 가역 메모리 특성을 활용해 인-센서에서 시각 정보를 가공하고, 사전 학습된 범위로 매핑되는 처리를 구현합니다. 또한 이미지 향상과 입자 정량화를 위한 컨볼루션 신경망 기반 광학 현미경 개선 방법을 연계하여, 광학 취득-처리-정량화의 통합 파이프라인을 구성합니다.

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9건

연구 흐름

2022년에는 격자 광학과 컴파운드 아이 개념을 활용한 인공 비전 시스템을 제안하며, 넓은 시야에서의 감지 가능성을 확인했습니다. 이후 2024년에는 생태계 기반 다기능 로봇 시각과 함께 인공 겹눈 전자모듈 및 뉴로모픽 이미지 센서의 설계 방향을 리뷰·검증 형태로 확장했습니다. 2024년 말에는 조류 눈 영감을 기반으로 foveated·multispectral 이미징을 구현하며 원격 타깃 추적 가능성을 제시했습니다. 2025년에는 ferroelectric-gated phototransistor의 비가역성이 아닌 부분 스위칭과 광전도 기반 가중치 제어를 통해 인-센서 처리와 인식 적용을 심화했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

격자 분할 시야각 인공 겹눈 비전
foveated·multispectral 인식 모듈
인-센서 뉴로모픽 포토트랜지스터
입자 정량화용 OM 이미지 개선
무인기 원격 타깃 검출
초고해상도 인공 망막 시스템
인-픽셀 모션 감지 신경계
시각 데이터 전처리·가중치 매핑
시각 기반 피지컬 AI 인터페이스
휴먼-로봇 상호작용용 영상 처리