웨어러블 근-센서 및 인-센서 컴퓨팅 아키텍처 연구

Wearable Near-Sensor and In-Sensor Computing Architectures

연구 내용

센서와 시냅스의 결합 구조를 근-센서·인-센서 컴퓨팅으로 정리하고, 촉각 센서 및 유연 뉴로모픽 회로로 저지연 에너지 효율 연산을 구현하는 연구

웨어러블 뉴로모픽 시스템 관점에서 센싱과 연산을 물리적으로 근접 통합하는 구조를 다룹니다. 근-센서 컴퓨팅에서는 센서 소자와 멤리스티브 시냅스가 같은 로컬 경로에서 자극을 전기 신호로 변환하고, in-sensor computing에서는 단일 장치가 수용체와 뉴런 역할을 수행하도록 설계합니다. 촉각 압력 입력에서는 마이크로구조 캐패시티브 센서를 이용해 넓은 압력 범위에서 민감도를 확보하고, 유연 멤리스터 시냅스로 노이즈를 포함한 입력을 처리해 에너지 효율적 추론이 가능하도록 시스템을 구성합니다. 이 과정에서 센서-회로-시냅스의 기계적 유연성 및 집적 밀도도 함께 검토합니다.

관련 프로젝트

5건

연구 흐름

초기 연구는 유연 뉴로모픽 전자에서 near-sensor와 in-sensor 컴퓨팅을 구분하고, 구성요소가 충족해야 하는 기능적 요구사항을 정리하는 데 집중했습니다. 이후에는 촉각 입력을 처리하는 로컬 컴퓨팅 플랫폼을 구현하기 위해 센서 미세구조 설계와 멤리스터 기반 시냅스 통합을 수행했습니다. 최근에는 이러한 통합 방식이 웨어러블에서 지연과 전력 문제를 줄이는 방향으로 작동함을 검증하고, 근전도 신호 인-센서 컴퓨팅처럼 실제 센서 데이터에 대한 응용 확장으로 진행되는 흐름을 보이고 있습니다.

활용 가능성

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

근접 센서 연산 모듈
인-센서 컴퓨팅 웨어러블 인터페이스
촉각 기반 제스처 인식
에지 AI 로컬 추론
센서-시냅스 동시 집적
시간상 데이터 압축 처리
지연 저감 병렬 처리
생체 유사 에너지 효율 계산
차세대 IoT 지능화
통합 센서-회로 설계 플랫폼