AI 및 빅데이터 기술을 기반으로 인지, 추론, 판단 기능을 갖춘 지능형 센서 기술의 발전 동향과 이를 활용한 지능형 센서 플랫폼 및 스마트 IT 융합 서비스의 전망 doc_id PCY_202003160148559081_1

기존 센서 기술은 반도체 및 MEMS 기술, 유연 공정 기술 등 소재 및 공정 기술에 의존하는 소품종 저가의 센서품목 중심으로 시장이 형성되어 왔으나, 최근 AI, 빅데이터 기술의 발전으로 센서 수요가 급성장하면서 센서원가 상승의 부담을 줄이면서 다수의 센서기능을 통합하는 융·복합 센서 기술로 진화하는 중이다. 또한, AI 및 빅데이터 기술을 통해 새로운 고부가가치의 정보를 생산하기 위한 디지털 센서 기술로 인공지능 프로세서와 신호처리를 포함하는 지능형 모듈 형태로도 빠르게 발전하고 있다. 스마트제조, 스마트홈, 스마트팜, 스마트시티 등 수많은 스마트 IT 융합 서비스에 적용되는 지능형 센서 기술은 기존의 고성능 센서 기술을 뛰어넘어 인지, 추론, 판단의 과정을 거쳐 새로운 정보를 생산하는 IoT 시대 핵심 부품이 되고 있으며, 이를 위해 지능형 센서 소자는 소형화, 저전력화 및 융복합화, 유연/신축의 새로운 폼팩터화, 고해상도 센서 어레이 집적화 전략으로 개발이 가속화되고 있다. 본 절에서는 지능형 센서 소자 기술이 어떻게 발전하고 있는지와 관련한 최신 연구 및 기술 동향을 분석하고자 한다. 지능형 센서는 MCU(Micro Controller Unit) 내장 및 SoC(System on Chip) 기술 접목을 통해 지능형 알고리즘 기반 데이터 처리, 저장, 자동보정뿐만 아니라 제어, 판단, 자가진단, 의사결정 등의 기능으로 인간 수준의 능력으로 대상을 감지하고 사물이 반응하게 한다. 기존의 센서가 특정 상태를 감지하여 중앙처리장치가 판단을 내릴 수 있는 데이터를 제공하는 수준에서 머물렀던 반면, 지능형 알고리즘이 적용된 지능형 센서는 센싱 기능과 더불어 통신, 데이터 처리 및 인공지능 기능까지 갖춘 센서이다. 상황 인식, 분석, 추론이 가능한 인공지능 알고리즘이 추가되어 센서에서 생성되는 데이터를 클라우딩 방식이 아닌 실시간으로 처리 및 즉각 현장에 반영할 수 있다. 이러한 지능형 알고리즘을 탑재한 차세대 지능형 센서 기술은 스마트기기, 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티 등의 다양한 스마트 IT 융합 플랫폼에 적용되어 4차 산업혁명 시대의 지능형 IoT 및 AI 서비스 구현을 가능하게 하는 핵심 기술이 될 것으로 전망된다. 지능형 센서 플랫폼은 다종, 다수의 지능형 센서들의 측정 데이터를 통합하여 다양한 분야에서 데이터 시각화, 모델 구축 및 예측 서비스를 제공하는 데 공통으로 필요한 기술요소의 집합으로 규정할 수 있다. 즉, 개별 지능형 센서들이 IoT 디바이스로 활용될 때 지능형 센서 플랫폼은 IoT 서비스 플랫폼의 하위 집합으로 규정할 수 있다. 하지만 IoT 서비스 플랫폼은 기존 인터넷 통신 서비스 기업들의 주도로 IoT 통신 및 서비스를 위한 데이터 표준화, API 표준화에 치우쳐 정의되고 있는 상황이다. 지능형 센서 플랫폼은 지능형 센서 모듈, 통신 네트워크, 클라우드 서버, 응용 서비스의 4가지 기술요소로 구성된다. 지능형 센서 모듈은 필요한 데이터들의 수집을 담당하며 다종, 다수의 센서 모듈이 서비스 제공 지역에 분산되어 설치된다. 지능형 센서 모듈의 측정 데이터는 다양한 통신 수단으로 구성된 통신 네트워크를 통해 클라우드 서버로 전달되고, 클라우드 서버에서는 전달받은 측정 데이터를 통합하여 빅데이터화하고 인공 지능 기술을 이용하여 데이터 시각화, 모델 구축 및 예측 데이터 계산을 수행한다. 마지막으로 응용 서비스를 통해 모바일 등 다양한 단말에 클라우드 서버의 계산 결괏값을 이용한 서비스를 제공하게 된다. ADAS 등 자율 주행 기술은 자기 위치 추정과 외부 인식, 행동 계획, 차체 제어 등 네 가지 프로세서로 구성되며 인지와 판단, 조작 등으로 이루어진다. 이런 프로세서를 완전히 수행하기 위해서는 밀리미터파 레이더와 비디오 카메라, 라이다, 초음파 등 각종 센서와 이로부터 얻어진 정보를 처리하는 공간/사물 인식 알고리즘, 구체적으로는 패턴인식 알고리즘 기술이 중요하다. 지금까지의 패턴 인식은 인간이 경험한 것을 바탕으로 한 것들에 관한 정보를 기초로 하였지만, 이러한 패턴 인식은 한계가 있어 새롭게 등장한 것이 심층학습, 즉 딥러닝(Deep Learning)이다. 일례로, 주간 정상 상황에서의 차로 유지 기능과 더불어 비가 오거나 야간, 또는 터널 출구 등에서 차선을 감지하기 위해 딥러닝 알고리즘을 통해 수많은 상황을 추론하고 조우 가능한 상황과 매칭하여 차로를 이탈하지 않게 해 준다. 스마트홈의 IoT 디바이스에 주로 사용되는 센서는 온도, 습도, 진동, 소음, 접촉, 터치, 압력, 음향, 카메라, 조도, 색감, 가속도, 지자기, 자이로스코프, IR 동작, 체온, 모션, 화재, 가스누출, 미세 먼지 등이며, 일반 가정 내부의 일반 환경뿐만 아니라 방범 화재 상황을 모니터링하기 위해서 단일 센서뿐만 아니라 복합 센서의 정보를 지능형으로 처리 분석하는 알고리즘이 적용될 수 있다. ETRI는 기존의 침입 및 화재감지 센서의 약점을 극복할 수 있는 지능형 음장센서(Sound Field Sensor) 기술을 세계 최초로 개발하였다. 음장센서는 보안 공간에 스피커를 통해 소리를 능동형으로 발생시켜 음파의 공간 분포 패턴인 음장을 빈틈없이 생성하고(Active Sound Field) 문, 창문 등이 열리거나 내부에 사람이 움직일 때 발생되는 음장의 미세한 변화를 마이크로 감지하는 기술이다. 기존 침입감지 센서가 감지하지 못하는 사각지대의 침입도 감지할 뿐만 아니라 구석진 위치에서의 화재를 온도 증가에 따른 음장변화로 민감하게 감지하는 새로운 지능형 센서 기술로서, 연구소기업인 ㈜시큐웍스를 통해 CCTV 및 AI 스피커, 그리고 이와 연동하는 QRI 제품 사업화를 추진 중이다. 지능형 센서 모듈화 기술은 신호를 수집 또는 전송만 하던 기존의 센서 모듈에서 단말기기의 에너지효율향상 및 센서신호의 정확성 향상을 위해 디지털신호처리기반의 컴퓨팅파워를 가지는 지능형 센서 모듈로 변화하고 있다. 지능형 센서 집적 플랫폼 기술은 다수, 다종의 지능형 센서 모듈로부터 얻어진 데이터를 통합하여 빅데이터화하고 인공지능 기술을 이용하여 데이터 시각화, 모델 구축 및 예측 데이터 계산을 수행하는 기술로서, 스마트 IT 융합 서비스에 적용되어 실질적인 서비스를 제공하는 지능형 플랫폼 기술로 개발되고 있다. 결론적으로, 수많은 스마트 IT 융합 서비스에 적용되는 지능형 센서 기술은 기존의 고성능 센서 기술을 뛰어넘어 인공지능을 기반으로 인지, 추론, 판단의 과정을 거쳐 새로운 정보를 생산함으로써 4차 산업혁명 시대를 이끄는 핵심 부품이 될 것으로 인식되고 있으며, 5G를 통한 홈 IoT, 스마트시티, 스마트카, 스마트제조, 스마트팜 등 미래 신성장 산업에 적용되는 지능형 센서 플랫폼 기술은 폭발적인 센서산업 견인과 열악한 센서 분야 국가 경쟁력 제고에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.