[소개기술 2] 뉴로모픽 칩 기반 고속 상황인지 및 영상 추론 처리 기술

기술개요

본 기술은 복수의 초광대역(UWB, Ultra-Wideband) 레이더 센서를 통해 획득한 움직임·생체신호 데이터를 인공지능 기반 뉴로모픽 프로세싱으로 처리하여, 대상의 위치 트래킹·낙상 감지·생체신호 모니터링을 고정밀로 수행할 수 있는 지능형 감지 시스템에 관한 것으로, SNN 모델은 움직임 변화량에 따라 낙상 감지용·위치 추적용·생체신호 분석용으로 자동 전환되며, 뉴로모픽 칩을 통해 병렬적 학습과 저전력 처리를 동시에 수행할 수 있는 것이 특징임

특허정보

특허명	출원번호(등록번호)
다중 uwb 레이더 센서 기반 뉴로모픽 장치	10-2023-0162411(10-2826054)
Uwb 레이더 신호 기반 snn 모델을 이용하여 사용자의 생체 정보를 추출하기 위한 모바일	10-2022-0173100(10-2813867)

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• 기술개요

  본 기술은 복수의 초광대역(UWB, Ultra-Wideband) 레이더 센서를 통해 획득한 움직임·생체신호 데이터를 인공지능 기반 뉴로모픽 프로세싱으로 처리하여, 대상의 위치 트래킹·낙상 감지·생체신호 모니터링을 고정밀로 수행할 수 있는 지능형 감지 시스템에 관한 것으로, SNN 모델은 움직임 변화량에 따라 낙상 감지용·위치 추적용·생체신호 분석용으로 자동 전환되며, 뉴로모픽 칩을 통해 병렬적 학습과 저전력 처리를 동시에 수행할 수 있는 것이 특징임

  
  
• 기술의 차별성

  * 차별성

  - 기존 카메라나 적외선 기반 모니터링 시스템과 달리, 사생활 침해가 없는 UWB 레이더 신호만을 이용하여 사람의 움직임 및 생체신호를 정밀 감지할 수 있음. 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 적용하여 이벤트 기반신호처리를 수행하므로 데이터 처리 효율과 응답 속도가 우수하며, STDP 학습 알고리즘을 통해 실시간 학습이 가능함

  
  

  * 우수성

  - 뉴로모픽 하드웨어 기반 SNN 구조를 채택함으로써 기존 딥러닝 모델 대비 연산량과 전력 소모를 대폭 감소시키며, 장기간 사용에도 안정적인 성능 유지가 가능함

  
  
• 응용분야

  * 스마트 홈·IoT

  - 실내 위치 트래킹 기반 자동 제어 시스템

  - 가정 내 생활패턴 감지 및 응급상황 알림

  - 무인감시·출입 통제 시스템

  
  
• 시장동향

  * 세계 뉴로모핑 컴퓨팅 시장

  - 시장조사기관 Roots Analysis에 따르면 글로벌 뉴로모픽 컴퓨팅 시장은 2024년 약 26억 달러 규모에서 연평균 33.32%의 높은 성장률(CAGR)을 보이며 2035년 약 614억 달러 규모에 이를 것으로 전망됨

  - 글로벌 반도체 기업 및 연구기관들은 SNN 알고리즘을 내장한 뉴로모픽 칩 개발을 가속화하고 있으며, 2028년 이후 상용화 시장 진입 가속화가 예상됨

  
  
• 기술완성도
  TRL
  01

  기초이론/실험

  TRL
  02

  실용 목적의 아이디어/특허 등 개념 정립

  TRL
  03

  연구실 규모의 성능 검증

  TRL
  04

  연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가

  TRL
  05

  시제품 제작/성능 평가

  TRL
  06

  Pilot 단계 시작품 성능 평가

  TRL
  07

  Pilot 단계 시작품 신뢰성 평가

  TRL
  08

  시작품 인증/표준화

  TRL
  09

  사업화