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빛의 확산으로 대상 감지하는 '시각 장치' 개발
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빛의 확산으로 대상 감지하는 '시각 장치' 개발
  • 정원석 기자
  • 승인 2018.08.14 14:11
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▲추상 신경망(출처=123RF)
실제 데이터 처리 과정에서 대상을 볼 수 있는 장치, 즉 '시각 장치'는 카메라 센서 등을 이용해 이미지와 객체를 인식한다. 그런데 다른 장치에 의존하지 않고 빛의 확산을 이용해 객체를 인식할 수 있는 장치가 개발됐다.

이 장치는 회절 딥 신경망(diffractive deep neural network)이라고 불린다. 대상이 되는 물체로부터 반사되는 빛을 인식해 대상을 식별한다. 표준 컴퓨터와 비교했을 때 이 장치는 번개 속도와 비견될만큼 빠른 속도로 식별 과정을 수행할 수 있다. 또 빛의 확산을 인식하기 때문에 대상을 식별하는 데 에너지를 소비하지 않는다.

연구 책입자인 아이도간 오즈칸은 "이 광학 인공 신경망 장치는 뇌가 정보를 처리하는 방법을 직관적으로 모델링한다. 앞으로 의료 기술, 로봇 공학, 보안 등 이미지 및 비디오 데이터를 사용하는 모든 응용 분야에서 활용될 수 있는 기술이다"라고 말했다.

연구진은 컴퓨터 시뮬레이션 디자인을 기반으로 장치를 패턴화했다. 그리고 이것을 구축하기 위해 3D 프린터를 사용해 8cm 크기의 정사각형 폴리머 웨이퍼를 생산했다. 이 웨이퍼는 표면이 울퉁불퉁하기 때문에 빛을 여러 방향으로 회절한다.

레이어는 빛이 통과할 수 있는 수만 개의 작은 픽셀로 이루어진다. 서브밀리미터에서 테라헤르츠 수준의 빛 주파수가 웨이퍼 레이어를 통과할 수 있다.

연구진은 웨이퍼를 정렬해 일련의 픽셀화된 층을 만들고 물체에 의해 반사되며 이동하는 빛으로 광 네트워크를 형성하도록 했다.

그리고 네트워크가 서로 다른 유형의 물체를 인식하도록 훈련시키기 위해 컴퓨터로 모든 물체의 빛 회절 패턴을 학습시켰다. 이 딥러닝 메커니즘이 네트워크의 학습 기능을 향상시켰다.

연구진은 수백만 개의 세포를 관찰 및 분류해 질병의 징후를 확인하는 현미경 이미징 분야에 이 혁신적인 기술을 적용할 수 있을 것이라고 말했다.