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반도체가 곤충처럼 사물 움직임 감지한다
곤충의 시신경계를 모방하여 초고속, 저전력 동작이 가능한 신개념 ‘지능형 센서’ 반도체의 개발로 다양한 혁신적 기술로 확장가능한 기술이 개발되었다. 이 기술은 교통, 안전, 보안 시스템 등 다양한 분야에 응용되어 산업과 사회에 기여할 것으로 보인다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 융합해 곤충의 시신경에서의 시각 지능*을 모사하는 지능형 동작인식 소자를 개발하는데 성공했다고 19일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자.
*시각 지능 (Visual Intelligence): 시신경 내에서 시각 정보를 해석하고 연산을 수행하는 기능.
최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께, 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 AI를 활용해 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 하지만 기존 비전 시스템은 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘을 이용해 물체와 그 동작을 인식하는 것이 일반적이다. 이러한 방식은 상당한 양의 데이터 트래픽과 높은 전력 소모가 필요하여 모바일 또는 사물인터넷 장치에 적용되기 어렵다.
한편, 곤충은 기본 동작 감지기(Elementary Motion Detector) 라는 시신경 회로를 통해 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 그 동작을 인식하는데 탁월한 능력을 보인다. <그림1> 이를 구현하는 데 있어 기존 실리콘 집적회로(CMOS) 기술에서는 복잡한 회로가 요구되기 때문에, 실제 소자로 제작하기 어려운 한계가 있었다.
김경민 교수 연구팀은 다양한 기능의 멤리스터 소자들을 집적하여 고효율⋅초고속 동작 인식이 가능한 지능형 동작인식 소자를 개발했다. 동작인식 소자는 자체 개발한 두 종류의 멤리스터 소자와 저항 만으로 구성된 단순한 구조를 가지고 있다. 두 종류의 서로 다른 멤리스터는 각각 신호 지연 기능과 신호 통합 및 발화 기능을 수행하며, 이를 통해 곤충의 시신경을 직접 모사하여 사물의 움직임을 판단할 수 있음을 확인했다. <그림2>
연구팀은 개발된 동작인식 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 여기에 개발한 동작인식 소자를 적용하였다. <그림3> 그 결과 기존 기술 대비 에너지 소비를 92.9 % 감소하여 더 정확히 사물의 움직임을 예측할 수 있음을 검증하였다.
신소재공학과 김경민 교수는 “곤충은 매우 간단한 시각 지능을 활용해 놀랍도록 민첩하게 물체의 동작을 인지하는데, 이번 연구는 신경의 기능을 재현할 수 있는 멤리스터 소자를 활용해 이를 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며, “최근 AI가 탑재된 휴대폰과 같이 에지(edge)형 인공지능 소자의 중요성이 매우 커지고 있는데, 이 연구는 동작 인식을 위한 효율적인 비전 시스템 구현에 기여할 수 있어, 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 지난 1월 29일 字 온라인 게재됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Fully Memristive Elementary Motion Detectors for A Maneuver Prediction, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202309708)
2024.02.19 조회수 3976 -
메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16 조회수 32725 -
박희성 교수, 맞춤형 단백질 변형기술 동물 모델 적용에 성공
우리 대학 화학과 박희성 교수 연구팀이 아주대 의과대학 박찬배 교수와의 공동 연구를 통해 동물 모델에서 단백질의 아세틸화 변형을 조절할 수 있는 기술을 개발했다.
인간의 질병 연구에 대표적으로 쓰이는 쥐 모델에서 단백질 아세틸화를 조절할 수 있게 돼 다양한 질병의 원인을 밝힐 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 미래창조과학부의 글로벌프런티어사업(의약바이오컨버젼스연구단, 단장 김성훈)과 지능형 바이오시스템 설계 및 합성연구단(단장 김선창), 식약처의 미래 맞춤형 모델동물개발 연구사업단(단장 이한웅)의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 21일자 온라인 판에 게재됐다.
우리 몸의 세포에서 만들어지는 2만 여종의 단백질은 생합성 이후 인산화, 아세틸화, 당화 등 200여 종의 다양한 변형(post-translational modification)이 발생하게 된다.
세포 내 단백질들은 다양한 변형을 통해 기능과 활성이 조절되며 이러한 변형은 생체 내에서 세포 신호 전달 및 성장 등 우리 몸의 정상적인 신진대사 활동을 조절하는 매우 중요한 역할을 한다.
하지만 유전적 또는 환경적 요인으로 인해 단백질 변형이 비정상적으로 일어나면 세포의 신호 전달, 대사 활동 등이 손상돼 암, 치매, 당뇨를 포함한 다양한 중증 질환을 유발한다.
기존에는 이러한 비정상적 단백질 변형을 동물 모델에서 인위적으로 유발시키고 제어하는 기술이 존재하지 않아 질병의 원인 규명 및 신약 개발 연구에 어려움이 있었다.
박 교수팀은 2016년 9월 다양한 비정상 변형 단백질을 합성할 수 있는 맞춤형 단백질 변형 기술을 개발해 사이언스(Science)지에 발표한 바 있다.
연구팀은 기존 연구를 더 발전시켜 각종 암과 치매 등의 이유가 되는 퇴행성 신경질환의 원인인 비정상적인 단백질 아세틸화를 동물 모델에서 직접 구현하는 기술을 개발했다.
연구팀은 이 기술을 바탕으로 실험용 쥐의 특정한 발달 단계나 시기에 표적 단백질의 특정 위치에서 아세틸화 변형을 조절할 수 있음을 증명했다.
또한 다른 조직에 영향을 주지 않고 간이나 콩팥 등 특정 조직이나 기관에서만 표적 단백질의 아세틸화 변형 제어가 가능함을 확인했다.
연구팀은 “이 기술은 암과 치매 등 단백질의 비정상적 변형으로 발생하는 각종 질병의 바이오마커 발굴 등 질병 원인 규명 연구의 획기적인 전기를 마련할 것으로 기대된다”고 말했다.
박희성 교수는 “실용화 될 경우 지금까지 실현이 어려웠던 다양한 질병에 대한 실질적 동물 모델을 제조할 수 있을 것으로 전망된다”며 “향후 맞춤형 표적 항암제 및 뇌신경 치료제 개발 등 글로벌 신약 연구에 새 패러다임을 열 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 아세틸화 변형 조절 마우스 개발 및 아세틸화 제어 결과
그림2. 비정상적인 단백질 변형 및 각종 질병의 모식도
2017.03.06 조회수 17201 -
효모 사용해 종양에 항암제 전달한다
〈 전 상 용 교수 〉
우리 대학 생명과학과 전상용 교수 연구팀과 GIST 생명과학부 전영수 교수 공동연구팀이 효모 기반의 바이오소재를 이용해 항암제를 표적 암에 효과적으로 전달할 수 있는 원천기술을 개발했다.
이번 연구결과는 지난해 12월 28일 미국학술원회보인 PNAS 온라인 판에 게재됐다.
이번 기술은 효모(yeast)에 존재하는 천연 소포체(vesicle)인 액포(vacuole)를 항암제를 전달하는 약물전달체로 이용했다. 동물 실험에서 높은 생체 적합성과 항암효능을 보여 기존 치료법의 대안이 될 것으로 기대된다.
약물전달시스템은 기존의 합성의약품 기반 항암 치료에 비해 독성을 크게 낮출 수 있다. 현재 美 식약청의 허가를 받아 치료에 사용되는 약물전달시스템은 리포좀(liposome) 제제와 알부민 나노입자(Abraxane)가 있다.
이러한 나노입자 기반 약물전달시스템은 특정 암을 표적해 치료하는 기술은 아니다. 따라서 최근에는 특정 암을 표적해 부작용을 낮추고 치료 효능은 개선시키는 표적형 약물전달시스템에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.
그러나 대부분의 표적형 약물전달시스템은 고분자, 무기 나노입자같은 인공소재 기반이다. 인공소재들은 생체 적합성이 낮고 몸속에 장기간 남아 잠재적 독성을 유발할 수 있다는 한계를 갖는다.
연구팀은 문제 해결을 위해 빵, 맥주의 발효에 사용되는 효모를 이용했다. 효모 안의 소포체인 액포를 항암제 전달 소재로 사용했다.
연구팀은 기존 효모를 유전자변형 시켰다. 유방암에 결합가능한 표적 리간드(ligand)가 도입된 표적형 효모액포로 제조한 것이다.
여기에 항암제로 사용되는 독소루비신(Doxorubicin)을 표적형 효모액포에 선적해 약 100나노미터 직경을 갖는 암 치료용 표적형 약물전달시스템을 구축했다.
이 액포의 구성성분은 인간의 세포막에 존재하는 지질 성분들과 비슷해 암 세포와의 막융합이 수월하게 이뤄진다. 따라서 항암제를 암 세포 안으로 효과적으로 전달할 수 있고, 생체 적합성이 높아 안전한 약물전달시스템이 될 수 있다.
실제로 유방암 동물실험에서 표적형 효모액포 약물전달시스템은 기존 독소루비신 치료 그룹에 비해 약 3배 이상의 항암제를 암 조직에 전달해 우수한 치료 효능을 보였다.
이 기술을 통해 다른 생물체 기반의 나노 소포체를 이용한 약물전달시스템 개발에도 활용 가능할 것으로 기대된다.
전 교수는 “이 기술을 통해 생물체 유래 천연 나노 소포체가 약물전달시스템으로 개발될 것으로 보인다”며 “전임상 연구 및 임상 적용 가능성을 평가해 궁극적인 암 치료 방안 중 하나가 되기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 글로벌프론티어 사업인 지능형바이오시스템 및 합성연구단과 광주과학기술원 실버헬스바이오연구센터의 실버헬스바이오기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 표적형 효모액포를 정맥주사 한 후 6시간 뒤 암 조직으로의 약물분포 결과
그림2. 유방암 생쥐모델에서 독소루비신 항암제가 선적된 표적형 효모액포 약물전달시스템의 항암 결과
그림3. 최종 항암 치료용 표적형 약물전달시스템을 제조하는 모식도
2016.01.12 조회수 19002 -
대장균 이용한 페놀 생산 성공
- 세계 최초로 대장균 이용해 리터당 3.8g의 페놀을 24시간 내 생산 성공 -
우리 학교 이상엽 특훈교수팀은 대장균을 이용해 재생 가능한 바이오매스로부터 페놀(phenol)을 생산하는 원천기술을 개발해 바이오테크놀로지(Biotechnology) 11일자 온라인판에 게재됐다.
이 기술은 친환경적인 미생물 발효 공정을 통해 화학물질을 생산하는 대사공학·공정 기술을 기반으로 개발돼 국내·외 생명공학 및 산업기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
페놀은 석유화학공정을 통해 연간 800만 톤 이상 생산돼 폴리카보네이트, 에폭시, 제초제 등 다양한 산업에 폭넓게 사용되는 화학물질이다.
페놀이 갖고 있는 미생물에 대한 독성으로 인해 미생물을 이용한 페놀의 생산에 대한 연구는 그동안 어려움이 많아 생산량이 리터당 1g 미만 수준으로 더 이상의 향상이 이루어지지 못하고 있는 실정이었다.
최근 다양한 대장균들의 유전적, 생리·대사적 차이점이 보고되고 있는데 이 교수 연구팀은 이에 주목해 18종의 다양한 대장균 균주에 대해 동시에 대사공학을 적용해 그 중 ‘BL21’ 이라는 대장균 균주가 페놀생산에 가장 적합하다는 것을 발견했다.
연구팀이 적용한 기술 중 ‘합성 조절 RNA 기술’은 기존의 유전자 결실 방법보다 월등히 빠른 시간에 대사흐름의 조절을 가능하게 하는 기술로써 이번 연구에서도 18종의 대장균에 대한 대사공학을 동시에 진행하는데 중요한 역할을 했다.
또 미생물을 이용한 페놀의 생산에 있어 가장 큰 걸림돌이 페놀의 독성인데 연구팀은 발효공정에서 페놀의 대장균에 대한 독성을 최소화 할 수 있는 이상발효 공정(biphasic fermentation)을 이용해 페놀의 생산량을 증가시킬 수 있었다.
이렇게 개발된 대장균 균주는 기존 균주에 비해 월등히 높은 생산량과 생산능력을 보였으며 이상 유가식 발효(biphasic fed-batch fermentation)에서 리터당 3.8g의 페놀을 24시간 내에 생산할 수 있었다.
즉, 대장균을 이용해 재생 가능한 바이오매스로부터 쉽게 얻어질 수 있는 포도당을 이용해 페놀을 생산할 수 있는 균주를 개발해 세계 최고의 페놀 생산능력을 보이는 균주를 개발했다.
김병진 박사는 “다양한 합성생물학 기술들을 기반으로 대장균을 개량해 페놀을 처음으로 생산했으며 가장 높은 농도와 생산성을 기록했다”며 “발효 공정의 개량을 통해 미생물에 독성을 지니는 화합물의 생산가능성을 보여줬다는데 커다란 의미가 있다”고 말했다.
KAIST 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 지도하에 김병진 박사, 박혜권 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 미래창조과학부와 한국연구재단의 글로벌 프론티어사업 지능형 바이오시스템설계 및 합성연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2013.10.30 조회수 17233 -
초소형 스마트 침 시스템 개발
- 작고 가벼우면서 성능은 훨씬 뛰어나지만 가격은 1/100도 안돼 -- 지능형 컴퓨터 칩이 달린 침으로 과학적인 치료 가능 -
편리하고 과학적인 ‘초소형 스마트 침 시스템’이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다.
우리 학교 전기 및 전자공학과 유회준 교수 연구팀이 크기는 동전만큼 작으면서도 환자의 상태를 실시간 모니터링 할 수 있는 "초소형 스마트 침 시스템‘을 개발했다고 8일 밝혔다.
유 교수팀이 개발한 전기침 치료기는 한의원에서 사용 중인 기존 침보다는 훨씬 작고 가벼우면서도 더 뛰어난 성능을 갖고 있지만 가격은 1/100도 안 된다.
전기침은 질병치료 등 의료분야 뿐만 아니라 지방분해 등 비의료 분야에서도 널리 사용되고 있다.
전기침 치료기는 전선이 연결된 커다란 집게를 침에 연결해 전기 자극을 주는 방식이다. 따라서 환자가 움직이거나 선에 힘이 실리게 되면 침이 구부러지거나 뽑히는 등 불안정한 상태로 치료해야만 했다.
연구팀이 개발한 ‘스마트 침 시스템’은 자체 개발한 직물형 인쇄회로 기판(Planar Fashionable Circuit Board, P-FCB)을 이용해 몸에 직접 붙이는 패치형으로 만들어 초소형화를 실현하면서 복잡한 선 연결을 없앴다.
특히 지능형IC를 갖춰 치료 중 생체 신호를 감지해 환자의 상태를 모니터링 할 수 있는 점이 큰 특징이다.
기존의 전기침 자극은 환자의 상태 및 치료 효과를 판단하는 데 육안 혹은 환자의 느낌 등의 주관적인 요소가 강했다. 그러나 이 시스템은 전기침 치료를 하면서 사용자의 근전도 및 체온 등을 감지해 환자의 상태를 파악하면서 다중 생체 신호도 감지해 치료 효과를 보다 객관적으로 검증할 수 있다.
이와 함께 안정적인 자극을 위해 초저전력으로 제작돼 코인 배터리만으로 연속 1시간 이상 동작이 가능해 치료에 충분한 동작시간을 확보했다.
유회준 교수의 지도아래 송기석 박사과정 학생이 개발한 ‘초소형 스마트 침 시스템’은 지난달 말 세계적인 반도체학술대회인 국제고체회로설계학회(International Solid-State Circuits Conference)에서 발표돼 국내․외 관련분야 학자들로부터 많은 관심을 받았다.
유회준 교수는 “이 시스템이 각광을 받고 있는 이유는 간편하고 과학적으로 치료할 수 있는 전기침 자극 시스템이 현재까지 개발된 적이 없었기 때문”이라며 “불편하고 비과학적이라고 인식 되었던 전기침 치료가 편리하고 과학적인 치료로 새롭게 거듭나는 계기가 될 것”이라고 말했다.
더불어 “개발된 생체 피드백 전기침 자극 시스템을 통해 그동안 풀리지 않았던 한의학의 과학화에 한걸음 다가갈 수 있다는 가능성을 제시했다는 점에서 매우 큰 의미를 갖는다”고 강조했다.
[그림 1,2] 스마트 전기침 시스템『스마트 전기침 시스템』은 전기침 패치, 침, 그리고 전도성 실로 구성된다. 전기침 패치는 동전 500원 정도의 크기로 패치 안에 코인 배터리와 지능형 IC를 탑재하고 있다. 지능형 전기 자극 IC는 0.13㎛ 공정으로 설계가 되어 있으며 12.5㎟의 아주 작은 면적을 갖기 때문에 작은 패치 위에 쉽게 구현될 수 있다. 또한 전력 소모 역시 최대 6.8mW로 매우 낮기 때문에 탑재된 코인 배터리로 1시간 이상의 치료 시간을 보장할 수 있다.
[그림 3] 스마트 전기침 패치 구조『스마트 전기침 시스템』의 패치는 크게 3개의 계층으로 구성이 된다. 1) 표면 전극층, 2) 전원층, 3) 회로층이다. 3) 회로층에는 전기 자극 IC와 코인 배터리가 탑재되고 전기 자극 IC와 침은 전도성 부직포와 전도성 실을 통해서 편리하고 안정적으로 연결이 될 수 있다.
[그림 4] 스마트 전기침 패치 구조『스마트 전기침 시스템』을 사용하여 전기 자극을 하는 방식을 사용하는 침의 개수에 따라 2가지로 나눌 수 있다. 1) 단일 지점 전기 자극 방식 : 하나의 침과 전기침 패치의 표면 전극 사이에 전류 자극을 하는 방식, 2) 양 지점 전기 자극 방식 : 두 개의 침 사이에 전류 자극을 하는 방식이다.
[그림 5] 기존 전기침과 스마트 전기침 시스템의 비교『스마트 전기침 시스템』은 500원짜리 동전 정도의 크기로 매우 작으며 직물위에 회로를 직접 인쇄하는 P-FCB 기술을 이용하여 이물감이 거의 느껴지지 않을 정도로 가볍게 제작되었다. 그리고 기존의 전기침과는 달리 복잡한 전선의 연결이 필요 없어 환자가 움직이는데 제약이 없다. 스마트 전기침 시스템은 전기 자극을 하면서 전기침 패치의 표면 전극을 통해 환자의 근전도 및 체온 정보를 수집/전송하여 환자의 상태에 따라 전기 자극 강도를 자동으로 조절할 수 있다.
[그림 6] 스마트 전기침 시스템 구성도스마트 전기침 시스템의 IC는 크게 4부분으로 구성된다. 1) 전기 자극부는 1~500Hz의 40uA~1mA의 자극 전류 펄스를 만들어 낸다. 2) 다중 모드 센서부는 전기 자극 중 근전도와 온도를 매우 낮은 소모 전력으로 감지한다. 3) 감지된 근전도와 온도 정보는 SoC 제어부의 on-chip 메모리에 저장이 된다. 4) 이후 저장된 근전도와 온도 정보는 인체 매질 통신부를 통해서 외부로 전송이 되어 시술자 및 사용자에게 나타나게 된다.
2012.03.08 조회수 20636 -
장성주 교수 휴머노이드형 플라워봇 개발
장성주 교수 휴머노이드형 플라워봇 개발
KAIST 건설 및 환경 공학과의 장성주 교수가 개발한 세계 최초의 휴머노이드형 플라워봇 ‘로히니’가 파주 신도시 유비파크(http://www.ubi-park.co.kr/index_0.asp) 체험관에 설치되어 큰 관심을 불러 일으키고 있다. 로히니는 고개를 들거나 떨구는 동작, 꽃잎이 피고 지는 동작, 두 개의 가지를 이용해서 제스처를 구사하는 일이 가능하고 꽃잎과 줄기의 색깔을 바꾸어 감정을 표현할 수 있으며 RFID 태그를 통해 식별된 대화상대의 정보를 토대로 상황인지형 대화를 구사할 수 있다. 로히니는 유비쿼터스 홈 환경에서 지능형 디바이스들과 거주자를 연결하여 주거 내 상황의 모니터링과 제어를 매개하는 직관적이고 새로운 유형의 로봇형 이용자 인터페이스이다. 개발을 주도한 장성주 교수는 MIT 미디어랩에서 객원 연구원으로 근무하던 중 ‘지능형 건축 벽체(Smart Architectural Surface)’ 라는 다기능 첨단 디지털 벽체를 MIT와 공동 개발한 바 있고 현재 지능형 환경 디자인 연구실을 운영하면서 KAIST 미래도시 연구소(KIUSS) 유-스페이스 연구센터 디렉터를 겸하고 있다.
ROHINI를 개발한 건설 및 환경공학과 장성주 교수
파주 Ubi-Park 체험관 u-House에 전시된 ‘ROHINI’ 로봇
2007.11.14 조회수 18657