목 차

1. 서론
  1.1 연구 배경
  1.2 기존 CMOS 영상 센서의 한계
  1.3 망막모사 비전센서의 필요성
2. 기술 개념 및 분류 체계
  2.1 망막모사 비전센서 기능 요소
  2.2 구현 레벨 분류: 소자–픽셀–어레이–시스템
  2.3 뉴로모픽 비전 파이프라인
3. 망막모사 비전센서 기술 동향
  3.1 광적응(Scotopic/Photopic) 구현
  3.2 대비 적응 및 센터-서라운드 억제 메커니즘
  3.3 다중 시간스케일 기반 시각 적응
  3.4 어레이화 및 읽기회로 기술 동향
4. 핵심 소자 및 구현 기술 동향
  4.1 Memristor 기반 시냅스 소자
  4.2 2D 소재 및 나노소자 기반 포토트랜지스터
  4.3 유기 반도체 및 플렉서블 인공 망막
5. 뉴로모픽 비전 시스템 동향
  5.1 이벤트 기반(Event-driven) 이미지 센서(DVS)
  5.2 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)와 연산 구조
  5.3 센서–프로세서 공동 설계(Co-design)
  5.4 딥러닝·AI와의 하이브리드 통합
6. 융합 및 응용 동향
  6.1 광적응 전처리와 이벤트 기반 신호처리 결합
  6.2 In-/On-sensor Computing 기반 초저전력 시스템
  6.3 Flexible/웨어러블 플랫폼 적용
  6.4 바이오–뉴로모픽 융합 사례: 인공망막 및 BCI
7. 기술적 한계·리스크 및 대응 전략
  7.1 소자 신뢰성 및 대면적 집적 리스크
  7.2 시스템 통합 및 표준화 이슈
  7.3 검증·재현성 및 데이터셋 한계
  7.4 윤리·안전·규제 이슈
8. 결론


1. 서론

1.1. 연구 배경 

인공지능(AI) 기술의 고도화에 따라 시각 정보 처리 기술은 자율주행, 지능형 로보틱스, 스마트 제조 및 디지털 헬스케어 등 국가 전략 산업의 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 특히 영상 인식 데이터는 전체 AI 파이프라인 연산량의 80% 이상을 차지하며, 센서 단에서 생성되는 데이터의 특성이 시스템 전체의 에너지 효율과 지연 시간을 결정짓는 핵심 변수가 되고 있다 [1].

기존 CMOS 영상 센서는 고정된 시간 간격으로 모든 픽셀을 스캔하는 프레임 기반(Frame-based) 방식을 채택하고 있어, 장면 변화가 없는 상황에서도 방대한 중복 데이터를 생성한다. 이는 데이터 대역폭 과부하와 메모리 접근 빈도 상승을 초래하여, 전력과 공간이 극도로 제한된 에지(Edge) AI 및 임플랜터블 의료기기 환경에서 구조적 병목 현상을 일으킨다 [2].

1.2. 기존 CMOS 영상 센서의 한계

현재 보편적으로 사용되는 프레임 기반 CMOS 영상 센서는 정적인 조명 환경에서의 고해상도 이미지 획득에는 최적화되어 있으나, 실시간 지능형 감지가 요구되는 에지 AI 및 자율주행 환경에서는 다음과 같은 구조적 한계를 나타낸다.

1) 프레임 기반 구조의 정보 중복 및 비효율성: CMOS 센서는 일정한 시간 간격으로 모든 픽셀의 데이터를 순차적으로 스캔하는데, 이러한 방식은 장면 내 변화가 없는 불필요한 배경 데이터까지 반복적으로 생성하여 유효 정보 밀도를 낮춘다. 결과적으로 무의미한 원시 데이터의 양을 비대하게 만들어 전력 효율을 저해하고 저장 공간의 낭비를 초래한다.

2) 동적 범위(Dynamic Range)의 물리적 한계: 단일 노출 방식은 터널 출입구나 역광 상황과 같은 극단적 조도 변화 환경에서 정보 포화에 의한 데이터 손실이 발생한다. 이를 보완하기 위한 HDR(High Dynamic Range) 기법은 복잡한 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 필요로 할 뿐만 아니라 연산 부하를 동반하여 시스템의 실시간성을 저해한다 [3].

3) 폰 노이만 병목(Von Neumann Bottleneck): 센서(Sensing)와 연산(Computing)이 물리적으로 분리된 전통적 구조는 대규모 데이터를 이동시키는 과정에서 연산 자체보다 더 많은 에너지를 소비하며, 이러한 구조는 배터리 기반의 에지 디바이스에서 장시간 구동을 어렵게 만드는 결정적 요인이 된다 [4]. 4) 환경 적응성 결여: 고정된 감도 및 대비 특성을 가진 기존 센서는 조도나 대비가 급변하는 자연환경에서 유연하게 대응하지 못하고 객체 인식 성능의 급격한 저하를 야기한다.

그림 1. CMOS 센서의 기술적 한계

1.3. 망막모사 비전센서의 필요성

망막모사(Retinomorphic) 비전센서는 단순히 영상을 캡처하는 장치를 넘어, 생체 망막의 다층적 신경 구조(광수용체-양극세포-신경절세포)를 하드웨어 수준에서 구현함으로써 기존 프레임 기반 비전 시스템의 물리적 한계를 극복한다.

1) 지능적 데이터 압축: 망막모사 센서는 측면 억제(Lateral Inhibition) 메커니즘을 픽셀 수준에서 구현하여 중복된 배경 정보를 실시간으로 제거하고 에지 및 동적 변화와 같은 핵심 이벤트 만을 추출한다. 이를 통해 후단 SNN 프로세서로 전달되는 데이터양을 희소화하여 시스템 전체의 부하를 획기적으로 낮춘다 [5].

2) 초광대역 동적 범위: 망막모사 센서는 소자의 물리적 비선형 응답을 활용하여 단일 노출만으로 140dB 이상의 초광대역 범위를 즉각적으로 확보하여 자율 주행차의 터널 진출입 시 발생하는 화이트아웃 현상을 연산 지연 없이 원천 차단한다 [3].

3) 초저전력 구동 및 고속 반응: 프레임 단위로 모든 픽셀을 순차적으로 읽는 기존 CMOS 방식과 달리 변화가 있는 픽셀만 비동기적으로 스파이크를 발생시키는 이벤트 기반 처리를 통해 기존 대비 전력 소모를 절감할 수 있으며 고속 물체 인식에 최적화된 성능을 제공한다.

4) 생체 인터페이스 확장성: 유기 반도체 및 2D 신소재 기반의 망막모사 센서는 신경 세포와 유사한 스파이크 신호를 출력하므로, 시각 보철이나 뇌-컴퓨터 인터페이스 임플란트 시 별도의 복잡한 인코더 없이 뇌와 직접 소통할 수 있는 생체 적합적 인터페이스를 제공한다 [6].

그림 2. 망막모사 비전센서 개념도

2. 기술 개념 및 분류 체계

2.1. 망막모사 비전센서 기능 요소

망막모사 비전센서는 생체 망막의 비선형 신호 처리 과정을 모방하여 광학 정보를 지능적으로 압축 및 변환하며 주요 기능 요소는 다음과 같다.

1) 광적응(Light Adaptation): 수평세포(Horizontal cell)와 광수용체 간의 피드백을 모사하여 초저조도(Scotopic)부터 고조도(Photopic)에 이르는 광범위한 환경에서 로그 응답 특성을 구현, 동적 범위를 극대화한다 [7].

2) 국소 대비 강화(Lateral Inhibition): 센터-서라운드(Center-surround) 억제 구조를 통해 인접 픽셀 간 신호 차이를 증폭함으로써, 배경 잡음을 제거하고 물체의 윤곽 및 공간적 특징을 선택적으로 추출한다 [8].

3) 시간적 필터링(Temporal Filtering): 양극세포(Bipolar cell)의 일시적 응답을 모사하여, 정적인 배경 정보는 차단하고 동적인 움직임 신호만을 다중 시간 스케일로 분리하여 처리한다 [9].

4) 이벤트화(Eventization): 연속적인 광전류를 문턱치 기반의 이진 스파이크로 변환하여 데이터의 희소성을 확보하고 지연 시간을 마이크로초 단위로 단축한다.

2.2. 구현 레벨 분류: 소자–픽셀–어레이–시스템

망막모사 비전센서는 물리적 계층에 따라 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 통합된 다층적 구조를 가진다.

1) 소자 레벨(Device Level): 멤리스터(Memristor), 2차원 소재 포토트랜지스터, 유기 광검출기(OPD) 등의 물리적 트랩 상태(Trap state)나 이온 이동 특성을 활용하여 단일 소자 내에서 광학 메모리 및 시냅스 가소성(Plasticity)을 직접 구현한다 [10].

2) 픽셀 레벨 (Pixel Level): 감지 소자와 전처리 회로(In-pixel computing)를 통합하여 아날로그 영역에서 직접 대비 강화 연산이나 이벤트 발생 여부를 결정함으로써 ADC 및 전송 부하를 최소화한다.

3) 어레이 레벨(Array Level): 픽셀 간 저항 네트워크 등을 형성하여 공간적 필터링과 대비 적응을 병렬적으로 수행하며, 이는 생체 망막의 측면 억제 기능을 물리적으로 재현하는 핵심 단계이다 [11].

4) 시스템 레벨(System Level): 생성된 이벤트 스트림을 스파이킹 뉴럴 네트워크 가속기 및 후단 AI 알고리즘과 통합하여, 실시간 추론 및 폐루프 제어가 가능한 전체 비전 파이프라인을 구축한다.

2.3. 뉴로모픽 비전 파이프라인

뉴로모픽 비전 파이프라인은 [망막모사 센싱/전처리] → [비동기 이벤트 인코딩] → [SNN 프로세싱] → [의사결정]의 과정을 거친다. 기존 프레임 기반 시스템이 '데이터 획득 후 연산'의 순차적 구조인 것과 달리, 뉴로모픽 파이프라인은 '센싱과 동시에 연산(Sensing-as-Computing)'이 이루어진다. 이러한 설계 철학은 데이터 이동에 따른 에너지 소모를 근본적으로 차단하며 에지 환경에서 초저전력·고속 반응성을 보장하는 핵심 기반이 된다 [12].

3. 망막모사 비전센서 기술 동향

망막모사 비전센서는 생체 망막의 구조와 시각 적응 메커니즘을 공학적으로 구현하여, 입력 단계에서부터 시각 정보를 효율적으로 전처리하는 것을 목표로 한다. 최근 연구 동향은 단순한 광 검출을 넘어 광적응, 대비 적응, 시간적 필터링, 이벤트 기반 출력을 하드웨어적으로 구현하는 방향으로 진화하고 있다. 이러한 기능은 뉴로모픽 비전 시스템과 결합될 때 그 효과가 극대화된다.

3.1. 광적응(Scotopic/Photopic) 구현 

1) 생체 모사 메커니즘의 하드웨어화
광적응은 외부 광 강도의 지수적 변화에 대해 센서의 이득을 역으로 조절하여 출력 신호의 포화를 방지하는 프로세스이다. 생체 망막의 수평세포(Horizontal cell)가 광수용체에 가하는 피드백 루프를 모사하기 위해, 최근에는 2차원(2D) 소재(MoS₂, WSe₂)와 멤리스터(Memristor)의 적층 구조가 활용된다. 소재 내부의 산소 공공(Oxygen Vacancy)이나 인터페이스 트랩 밀도를 정밀 제어하여 고조도에서는 전하 트래핑을 통해 감도를 낮추고(명순응), 저조도에서는 트랩된 전하를 방출하여 전기적 이득을 높이는(암순응) 자가 피드백 메커니즘을 소자 수준에서 구현한다 [7].

2) 초광대역 범위 달성 및 로그 응답 특성
기존 CMOS 영상 센서는 선형 응답 특성으로 인해 약 60~70dB의 협소한 동적 범위를 가지며, 이를 보완하기 위한 HDR 기법은 연산 부하를 초래한다. 반면, 망막모사 센서는 소자의 비선형적 광응답을 활용하여 로그 스케일의 압축 출력을 생성함으로써, 단일 노출만으로 140dB에서 최대 160dB 이상의 초광대역 범위를 확보하고 있다 [3]. 이는 터널 진입/탈출이나 야간 역광 상황 등 조도 변화가 극심한 실환경에서 시각 정보의 손실을 원천적으로 차단한다.

3) 인공지능(AI) 모델 안정화 및 일반화 기여
광적응은 단순히 데이터 획득 범위를 넓히는 것을 넘어, 후단 뉴로모픽 연산 및 딥러닝 모델에 전달되는 입력 데이터의 분포를 정규화하는 역할을 한다. 픽셀 레벨에서 광 강도가 전처리됨에 따라 알고리즘은 조명 변화에 무관한 객체의 고유 특징 추출에 집중할 수 있으며, 이는 모델의 일반화 성능 향상과 연산 비용의 획기적 절감(최대 90% 이상)으로 이어진다 [8].

3.2. 대비 적응 및 센터-서라운드 억제 메커니즘

1) 생체 수평세포 모사 및 국소 대비 강화
센터-서라운드 억제는 시각 정보의 공간적 고주파 성분을 추출하기 위한 생체 망막의 핵심 처리 과정이다. 생체 망막의 수평세포가 인접 광수용체들로부터 받은 신호를 통합하여 중심 신호를 억제하는 원리를 모사하기 위해, 하드웨어적으로는 픽셀 간 공유 저항 네트워크 또는 확산층 아키텍처가 활용된다 [8].

2) 하드웨어 구현: 픽셀 내 연산(In-pixel Computing)
최근 연구에서는 비선형 광응답을 갖는 2차원 소재 포토트랜지스터나 멤리스터 어레이를 활용하여 별도의 디지털 프로세서 없이 아날로그 영역에서 직접 공간 필터링을 수행한다. 중심 픽셀의 광전류와 주변 픽셀들의 가중 평균 전류 간의 차이를 물리적으로 계산하여 출력함으로써 배경 노이즈(공통 모드 신호)를 효과적으로 제거한다. 이는 기존 이미지 신호 처리의 컨볼루션 연산 대비 에너지 소모를 100배 이상 절감하며, 특히 저대비 환경에서의 특징 추출 능력을 30% 이상 향상시킨다 [13].

3) 데이터 희소성 및 시스템적 이득
이 메커니즘은 시각 정보에서 중복되는 배경 데이터를 센서 단에서 80~90%가량 필터링하여 데이터 희소성을 극대화한다. 특히 이벤트 기반 비전 기술과 결합될 때, 유의미한 대비 변화가 있는 영역에서만 선택적으로 스파이크를 발생시킴으로써 후단 스파이킹 뉴럴 네트워크의 연산 부하를 획기적으로 낮춘다. 이는 에지 AI 및 실시간 로보틱스 시스템에서 저지연(< 1ms) 시각 인지를 가능하게 하는 결정적 요인이다 [2].

3.3. 다중 시간 스케일 기반 시각 적응

1) 생체 병렬 경로 모사: Parvocellular 및 Magnocellular 시스템
생체 망막은 정교한 형태 정보를 처리하는 느린 경로(Parvocellular)와 빠른 움직임에 반응하는 빠른 경로(Magnocellular)를 병렬적으로 운용한다. 망막모사 센서는 이를 구현하기 위해 소자의 전하 포획/방출 시간 상수(τ)를 다중화한다. 얕은 트랩(Shallow traps)은 마이크로초 단위의 빠른 응답을, 깊은 트랩(Deep traps)은 초 단위의 지속적 적응을 담당하게 하여 물리적 수준에서 시공간 정보를 분리한다 [7].

2) 하드웨어 구현: 시간적 필터링과 전하 동역학
최근에는 2차원 소재나 유기 포토트랜지스터의 게이트 커패시턴스 및 누설 전류 특성을 활용하여 아날로그 시간 필터를 구현한다. 입력 광신호의 DC 성분(정적 배경)은 소자의 순응 특성에 의해 상쇄되고, AC 성분(동적 변화)만이 임계값을 넘어 스파이크를 발생시킨다. 이는 센서 단에서 '시간적 차분' 연산을 수행하는 것과 같으며, 결과적으로 배경 노이즈를 억제하고 실제 객체의 이동 궤적만을 선명하게 추출한다 [11].

3) 이벤트 기반 비전의 인식 안정성 및 효율성
다중 시간 스케일 적응은 이벤트 기반 센서의 고질적 문제인 '조명 변화에 따른 가짜 이벤트'를 90% 이상 차단한다. 이를 통해 생성된 데이터는 고도의 시간적 희소성을 갖게 되며, 후단 스파이킹 뉴럴 네트워크가 시간적 선후 관계를 기반으로 객체의 속도와 방향을 추론하는 데 최적화된 입력을 제공한다. 이는 자율 주행 시 고속 이동체 감지 지연을 획기적으로 단축시키는 기반이 된다 [9].

3.4. 어레이화 및 읽기회로(Readout) 기술 동향

1) 대면적 집적을 위한 모놀리식 3D 집적(M3D) 기술
망막모사 소자를 대규모 어레이로 구성할 때, 픽셀마다 복잡한 전처리 회로를 배치하면 수광 면적이 급격히 감소한다. 이를 해결하기 위해 최근에는 3D 적층형 아키텍처가 표준으로 자리 잡고 있다. 상층부에는 고감도 광검출 소자 어레이를, 하층부에는 CMOS 기반의 읽기회로(ROIC) 및 신호처리 회로를 배치하여 수직 인터커넥트(TSV 또는 Hybrid Bonding)로 연결함으로써, 고해상도와 고기능성을 동시에 확보한다 [10].

2) 비동기 AER (Address Event Representation) 및 읽기 효율화
모든 픽셀을 순차적으로 스캔하는 전통적인 롤링 셔터 방식과 달리, 망막모사 시스템은 변화가 발생한 픽셀이 스스로 통신 권한을 요청하는 비동기 프로토콜을 사용한다. 중복 데이터를 전송하지 않으므로 데이터 대역폭을 90% 이상 절감할 수 있으나, 이벤트가 집중되는 'Event Flooding' 상황에서의 충돌 제어가 핵심이다. 최신 연구에서는 중재기(Arbiter) 회로의 계층화와 온칩(On-chip) 이벤트 압축 기술을 통해 메가픽셀급 해상도에서도 마이크로초 단위의 지연 시간을 유지한다 [14].

3) 소자 편차 및 노이즈 보정 전략
신소재 기반 망막모사 소자의 고질적 문제인 소자 간 특성 편차와 드리프트는 고정 패턴 노이즈를 유발한다. 이를 완화하기 위해 읽기회로에 상관 이중 샘플링 기술을 변형하여 적용하거나, 각 픽셀의 이벤트 발화 문턱치를 주변 소자의 노이즈 레벨에 맞춰 실시간으로 조절하는 적응형 로컬 피드백 구조를 채택한다. 또한, 회로적 보정의 한계를 극복하기 위해 후단 SNN 학습 알고리즘에서 소자의 편차를 가중치로 흡수하는 'Variation-aware Training' 기법이 병행되고 있다 [11].

4. 핵심 소자 및 구현 기술 동향

망막모사 비전센서의 성능과 기능은 핵심 소자 및 소재 플랫폼에 의해 좌우된다. 최근 연구 동향은 memristor 기반 시냅스 소자, 2D 소재 및 나노소자, 유기광검출기(OPD) 및 플렉시블 전자소자를 중심으로 전개되고 있다.

4.1. Memristor 기반 시냅스 소자

멤리스터는 저전력성과 고집적도에서 큰 이점이 있으나, 실제 구현 시 동작의 불균일성(Stochasticity)과 비선형적 가중치 변화가 알고리즘의 정확도를 저해한다. 이를 극복하기 위해 최근에는 단순한 전기적 제어를 넘어 광학적 자극과 전기적 자극을 동시에 활용하는 하이브리드 소자가 연구되고 있다. 멤리스터 내부의 이온 이동이나 필라멘트 형성 과정을 광자(Photon)로 제어함으로써, 생체 시냅스의 가소성(Plasticity)을 모사한다. 특히 할라이드 페로브스카이트(Halide Perov-skites)나 금속 산화물(HfOx, TaOx) 기반 멤리스터는 빛의 세기와 노출 빈도에 따라 저항 상태가 연속적으로 변하는 특성을 가진다. 이는 망막의 암순응(Scotopic)과 명순응(Photopic) 전이를 단일 소자 내에서 가능하게 하며, 시각 정보를 기억하고 동시에 연산하는 구조를 제공한다 [1, 11].

4.2. 2D 소재 및 나노소자 기반 포토트랜지스터

2D 소재 기반 포토트랜지스터는 원자층 두께에 따른 높은 집적도, 우수한 광 응답 특성, 그리고 저전압 구동 가능성으로 인해 망막모사 비전 센서 구현에 유리한 플랫폼으로 주목받고 있다. 특히 MoS₂, WS₂, WSe₂와 같은 전이금속 칼코게나이드(TMD) 계열 소재는 높은 광흡수 계수와 우수한 전하 이동도를 동시에 갖추고 있어, 가시광부터 근적외선 영역까지 다양한 파장의 빛에 대해 민감한 응답을 제공한다.

이러한 포토트랜지스터에서는 인터페이스 트랩 상태(interface trap states)를 정밀하게 제어함으로써, 광 강도에 따라 상이한 응답 모드를 구현할 수 있다. 이를 통해 단일 소자에서 명순응(photopic)과 암순응(scotopic) 적응 특성을 모사하거나, 대비 적응(contrast adaptation) 기능을 구현하는 연구들이 보고되고 있다.

2D 소재 기반 접근법은 또한 in-sensor computing 구현에 매우 적합하다. 소자 수준에서 나타나는 비선형 전기적 응답과 잔류 전도(residual conductance) 기반 기억 특성을 활용함으로써, 센싱과 연산의 경계를 허무는 새로운 비전 아키텍처를 가능하게 한다.

한편, MoS₂와 같은 2D 소재는 우수한 전하 이동도를 제공하지만, 대면적 어레이 제작 시 수율과 장기 안정성 확보가 여전히 주요 기술적 리스크로 남아 있다. 그럼에도 불구하고, 원자 단위 두께로 인한 강력한 게이트 제어 특성은 전하 트래핑(charge trapping) 조절에 압도적으로 유리하여, 복잡한 망막 기능을 소자 수준에서 구현하는 데 최적의 조건을 제공한다.

생체 망막의 핵심 기능 중 하나인 센터–서라운드 억제(center–surround inhibition)를 구현하기 위해, 최근 연구에서는 2D 소재 포토트랜지스터 어레이에 공유 저항 네트워크(shared resistive network)를 결합하는 구조가 제안되고 있다. 이 구조는 중심 픽셀과 주변 픽셀 간 신호 차이를 물리적으로 계산함으로써 에지 및 윤곽선 정보를 강조한다. 이러한 측면 억제(lateral inhibition) 메커니즘은 이미지 데이터의 공간적 중복성을 최대 80% 이상 제거할 수 있으며, 결과적으로 후단 뉴로모픽 프로세서의 연산 부하를 획기적으로 감소시키는 효과를 제공한다 [13].

4.3. 유기 반도체 및 플렉서블 인공 망막

유기 광검출기(OPD) 및 유기 반도체 기반 포토시냅스 소자는 우수한 기계적 유연성, 경량성, 그리고 높은 생체 적합성을 동시에 제공한다는 점에서 차별화된 장점을 가진다. 이러한 특성은 웨어러블 디바이스, 곡면 부착형 비전 센서, 나아가 이식형 의료기기 응용에서 특히 중요한 요소로 작용한다.

최근 연구에서는 유기 포토시냅스 트랜지스터를 활용하여 광 적응, 대비 강화, 그리고 이벤트 기반 출력 기능을 단일 소자 또는 어레이 수준에서 구현하는 사례가 보고되고 있다. 특히 광 자극에 의해 유도되는 전도 상태 변화가 자연스럽게 시냅스 가소성으로 연결되면서, 유기 반도체 기반 소자가 뉴로모픽 비전 시스템과의 결합에 적합한 인터페이스로 주목받고 있다.

한편, 유기 소재 기반 접근법은 장기 안정성, 환경 내구성, 그리고 대면적 어레이에서의 소자 균일성 확보라는 기술적 과제를 여전히 안고 있다. 특히 유기 반도체는 유연성과 생체 적합성 측면에서는 우수하지만, 광 노화 및 수분·산소 노출에 취약하다는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 최근에는 신규 고분자 소재 설계와 고신뢰 봉지(encapsulation) 공정 기술이 병행적으로 연구되고 있다.

기술적으로, 유기 반도체 기반 포토시냅스는 이온 젤 게이트를 도입함으로써 생체 시냅스와 유사한 이온 이동 기반 전도도 조절 메커니즘을 구현할 수 있다. 이러한 구조는 실제 망막 조직과 기계적 임피던스 및 신호 전달 방식이 유사하다는 장점을 가지며, 시각 장애인을 위한 이식형 인공 망막이나 웨어러블 시각 보조 장치에 적용될 가능성이 가장 높은 기술로 평가된다. 최근에는 단일 유기 트랜지스터 내에서 광 적응과 대비 강화를 동시에 수행하는 ‘다기능성 픽셀(multifunctional pixel)’ 구현을 목표로 한 연구가 활발히 진행되고 있다 [15].

표 1. 핵심 소자 플랫폼 비교

5. 뉴로모픽 비전 시스템 동향

망막모사 비전센서는 단독 기술로서도 의미를 가지지만, 뉴로모픽 비전 시스템과 결합될 때 그 잠재력이 극대화된다. 뉴로모픽 비전 시스템은 생체 신경계의 정보 처리 방식을 모사하여, 이벤트 기반 센싱과 스파이킹 연산을 통해 초저전력·저지연 시각 인지를 구현하는 것을 목표로 한다. 최근 연구 동향은 센서–연산 간 경계를 허무는 공동 설계(Co-design)를 핵심 전략으로 삼고 있다.

5.1. 이벤트 기반(Event-driven) 이미지 센서(DVS)

이벤트 기반 이미지 센서(Dynamic Vision Sensor, DVS)는 프레임 단위로 전체 영상을 샘플링하는 기존 방식과 달리, 각 픽셀에서 밝기 변화가 발생한 순간에만 비동기적 이벤트를 출력하는 방식으로 동작한다. 이러한 동작 원리는 생체 망막의 신경절세포가 시간적 광도 변화에 반응하여 스파이크를 발화하는 메커니즘과 구조적으로 유사하다.

DVS의 가장 큰 장점은 데이터 희소성에 있다. 장면 변화가 거의 없는 경우 이벤트 발생 빈도는 극히 낮아지며, 이에 따라 전력 소모와 데이터 전송량이 크게 감소한다. 반대로 빠른 물체 이동이나 급격한 조도 변화가 발생할 경우에는 마이크로초 수준의 높은 시간 해상도로 이벤트가 생성되어, 프레임 기반 이미지 센서 대비 훨씬 빠른 반응 속도를 제공한다.

그러나 기존 DVS는 조도 변화가 큰 환경에서 이벤트 과잉 또는 이벤트 소실이 발생하는 구조적 한계를 가진다. 이로 인해 지나치게 많은 이벤트가 생성되거나, 반대로 의미 있는 변화가 이벤트로 포착되지 않는 문제가 보고되어 왔다. 이러한 한계를 극복하기 위한 접근으로, 최근에는 망막모사 광적응 기능을 센서 전단에 결합한 이벤트 기반 이미지 센서가 주목받고 있다. 광적응 전처리를 통해 입력 신호의 동적 범위를 조절함으로써, 이벤트 발생 기준을 안정화하고 의미 있는 이벤트만을 선택적으로 출력하는 방향이다.

비판적 관점에서, 기존 DVS는 고속 이동 물체 검출에는 매우 효과적이지만, 저조도 환경에서 발생하는 배경 노이즈와 정지된 물체에 대한 감지 불가능성으로 인해 범용 비전 시스템으로 확장하는 데 한계를 가진다. 이러한 특성은 실제 자연환경이나 의료·로보틱스 응용에서 적용성을 제한하는 요인으로 작용한다.

기술적으로, DVS의 각 픽셀은 상대적 광도 변화량을 독립적으로 모니터링하며, 사전에 설정된 문턱치를 초과할 경우에만 이벤트를 발생시킨다. 최근 연구에서는 이러한 고정 문턱치 구조의 한계를 극복하기 위해, 생체 망막의 쌍극세포 기능을 모사한 적응형 문턱치 제어 회로를 도입하고 있다. 이를 통해 픽셀 단위에서 조도에 따라 감도를 스스로 조절함으로써, 불필요한 이벤트 발생을 효과적으로 억제하고 데이터 희소성을 극대화할 수 있음이 보고되고 있다 [16].

5.2. 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)와 연산 구조

스파이킹 뉴럴 네트워크는 연속적인 실수값 연산을 수행하는 기존 인공신경망과 달리, 시간에 따라 발생하는 이산적 이벤트(스파이크)를 기반으로 정보를 처리한다. SNN은 입력 이벤트의 발생 시점(timing)과 발생 빈도(rate)를 동시에 활용함으로써, 시공간적 패턴(spatiotemporal pattern)을 효율적으로 인식할 수 있으며, 이벤트 기반 센서 출력과 구조적으로 매우 높은 정합성을 가진다.

최근 연구에서는 망막모사 비전 센서에서 생성된 이벤트 스트림(event stream)을 SNN의 입력으로 직접 사용하여, 움직임 인식, 제스처 인식, 객체 분류와 같은 다양한 비전 태스크를 수행하는 사례가 증가하고 있다. 특히 입력 단계에서 이미 광적응과 대비 강화가 수행된 경우, SNN은 상대적으로 얕은 네트워크 구조에서도 높은 인식 성능을 달성할 수 있음이 보고되고 있다. 이는 센서 전단에서의 정보 압축이 후단 연산 복잡도를 효과적으로 감소시킴을 시사한다.

또한 SNN은 비동기식(asynchronous) 연산 구조를 기반으로 하므로, 이벤트가 발생한 경우에만 연산이 수행된다. 이러한 특성은 불필요한 연산을 최소화하여 에너지 효율을 크게 향상시키며, 배터리 기반 에지 디바이스, 웨어러블 시스템, 의료기기와 같은 저전력 응용 환경에서 중요한 장점으로 작용한다.

비판적 관점에서, SNN은 에너지 효율 측면에서는 우수하나, 기존 인공신경망에서 널리 사용되는 역전파(backpropagation) 기반 학습 알고리즘을 그대로 적용하기 어렵다는 근본적인 학습의 난제를 가진다. 이로 인해 대규모 데이터셋을 활용한 지도 학습(supervised learning)이나 고정밀 학습에서 제약이 존재하며, 이는 SNN 실용화의 주요 장벽으로 지적되어 왔다.

이를 보완하기 위한 기술적 접근으로, 최근에는 소자 수준의 가소성 규칙을 활용한 학습 방식이 활발히 연구되고 있다. SNN은 이벤트를 시간에 따른 스파이크 열(spike train) 형태로 처리하므로, 망막모사 센서의 출력 형식을 별도의 변환 과정 없이 직접 수용할 수 있다. 특히 STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity) 학습 규칙을 적용할 경우, 입력 스파이크 간의 시간적 선후 관계에 기반하여 시냅스 가중치를 자율적으로 조정할 수 있다. 이러한 메커니즘은 복잡한 외부 연산 장치 없이도 센서 단에서 실시간 객체 추적 및 분류를 가능하게 하는 핵심 연산 구조로 평가된다 [17].

5.3. 센서–프로세서 공동 설계(Co-design)

망막모사 비전센서와 뉴로모픽 비전 시스템을 결합하기 위해서는 센서, 회로, 알고리즘을 분리된 요소로 보는 기존 접근을 넘어, 공동 설계(Co-design) 관점이 필수적이다.

공동 설계에서는 소자의 비선형성, 노이즈 특성, 지연 시간, 편차 등을 알고리즘 설계 단계에서부터 고려한다. 예를 들어, 센서 출력이 연속 값이 아닌 이벤트 형태로 제공되는 경우, SNN의 임계값 설정, 학습 규칙(STDP 등), 네트워크 깊이는 센서 특성에 맞춰 최적화되어야 한다.

최근 연구에서는 소자 수준의 불완전성을 학습 과정에서 흡수하거나, 이벤트 발생 기준을 적응적으로 조정하는 방식으로 시스템 성능을 향상시키는 접근이 제안되고 있다. 이러한 공동 설계 전략은 망막모사 센서의 실용화를 위한 핵심 요소로 평가된다.

5.4. 딥러닝·AI와의 하이브리드 통합

완전한 SNN 기반 접근은 에너지 효율 측면에서 장점이 있으나, 복잡한 인식 태스크에서 정확도 측면의 한계가 지적되기도 한다. 이에 따라 최근에는 딥러닝과 뉴로모픽 비전의 하이브리드 통합 구조가 주목받고 있다.

대표적인 접근은 입력 단계에서 망막모사 센서와 이벤트 기반 전처리를 통해 데이터량과 변동성을 줄인 뒤, 중간 단계에서 SNN을 활용해 시공간 특징을 추출하고, 최종 단계에서 CNN 또는 경량 딥러닝 모델을 활용해 정밀 분류를 수행하는 방식이다.

이러한 하이브리드 구조는 뉴로모픽 시스템의 효율성과 딥러닝의 높은 정확도를 동시에 확보할 수 있는 현실적인 절충안으로 평가되며, 산업적 적용 가능성이 높은 방향으로 연구가 진행되고 있다.

6. 융합 및 응용 동향

망막모사 비전센서와 뉴로모픽 비전 시스템은 단일 기술 영역에 국한되지 않고, 다양한 산업 및 생명과학 분야와의 융합형 응용으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 광적응 기반 전처리와 이벤트 기반 처리, in-/on-sensor computing이 결합되면서 기존 비전 시스템으로는 접근이 어려웠던 영역에서 새로운 가능성이 열리고 있다.

6.1. 광적응 전처리와 이벤트 기반 신호처리 결합

광적응 전처리와 이벤트 기반 센싱의 결합은 망막모사 비전 시스템의 핵심 차별 요소이다. 광적응 기능을 통해 입력 광 신호의 스케일이 자동으로 조정되면, 이벤트 발생 기준이 안정화되어 이벤트 과잉이나 이벤트 소실이 현저히 감소한다.

이는 조도 변화가 극심한 실환경(예: 터널 진입·이탈, 역광 보행자 인식, 야간 주행)에서 특히 중요한 장점으로 작용한다. 기존 이벤트 기반 센서가 조명 조건에 민감했던 반면, 망막모사 광적응 전처리는 이벤트 기반 비전의 적용 범위를 실환경 전반으로 확장하는 기반 기술로 평가된다.

6.2. In-/On-sensor Computing 기반 초저전력 시스템

In-sensor computing은 센서 단계에서 단순 감지를 넘어 적분, 차분, 가중합, 이벤트 생성과 같은 연산을 수행하는 접근 방식이다. 망막모사 비전센서는 소자 자체의 비선형성과 기억 특성을 활용하여 이러한 연산을 자연스럽게 구현할 수 있다.

이러한 구조는 센서–프로세서 간 데이터 이동을 최소화하여 전력 소모와 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있으며, 에지 AI, 웨어러블, 이식형 의료기기와 같이 에너지 제약이 극심한 응용에서 특히 유리하다. 최근에는 모놀리식 3D 집적 기술과 결합하여, 센서–메모리–연산이 하나의 플랫폼으로 통합되는 방향으로 연구가 진행되고 있다.

6.3. Flexible/웨어러블 플랫폼 적용

유기 반도체 및 2D 소재 기반 망막모사 비전센서는 기계적 유연성을 갖추고 있어, 플렉시블·웨어러블 플랫폼으로의 확장이 용이하다. 이는 기존의 평면·경질 센서가 적용되기 어려웠던 곡면 부착형 디바이스, 인체 밀착형 센서, 소프트 로보틱스 응용으로의 확장을 가능하게 한다.

웨어러블 헬스케어 및 보조공학 분야에서는 손동작 인식, 시각 보조, 재활 모니터링과 같은 응용이 대표적이며, 망막모사 전처리를 통해 장시간 동작이 가능한 저전력 시각 센서 구현이 가능하다.

6.4. 바이오–뉴로모픽 융합 사례: 인공망막 및 BCI

망막모사 비전센서의 가장 상징적인 응용은 인공망막과 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)이다. 생체 망막의 기능을 모사한 센서는 시각 정보를 생체 신경계와 유사한 방식으로 인코딩할 수 있어, 기존 전기 자극 기반 인공망막 대비 자연스러운 시각 정보 전달이 가능하다.

또한 이벤트 기반 출력은 신경 자극 패턴 생성에 적합한 시간 해상도를 제공하며, 자극 강도와 빈도를 정밀하게 제어할 수 있다. 이러한 특성은 시각 보철 및 BCI에서의 안전성, 에너지 효율, 공간 해상도 향상으로 이어질 가능성이 크다.

7. 기술적 한계·리스크 및 대응 전략

망막모사 비전센서와 뉴로모픽 비전 시스템은 높은 잠재력을 가지지만, 실용화를 위해서는 해결해야 할 기술적·비기술적 과제가 명확히 존재한다.

7.1. 소자 신뢰성 및 대면적 집적 리스크

가장 큰 기술적 리스크는 소자 간 편차(device-to-device variability), 장기 드리프트, 환경 안정성(온도·습도·광 노화) 문제이다. 특히 유기 소재 기반 소자는 장기 신뢰성과 대면적 균일성 확보가 핵심 과제로 지적된다. 이를 해결하기 위해, 소재·공정 최적화, 봉지(encapsulation) 기술 고도화, 어레이 레벨 보정 알고리즘, 학습 기반 편차 흡수 기법이 병행되어야 한다.

7.2. 시스템 통합 및 표준화 이슈

망막모사 센서와 뉴로모픽 연산 시스템 간 인터페이스, 이벤트 인코딩 방식, 데이터 포맷에 대한 표준이 아직 확립되지 않았다. 이는 시스템 확장성과 상호 운용성을 제한하는 요인이다. 이를 위해 오픈 이벤트 포맷 정의, 센서–SNN–AI 연계 프로토콜 개발, 공용 벤치마크 구축이 필요하다.

7.3. 검증·재현성 및 데이터셋 한계

현재 다수의 연구는 제한된 실험 환경 또는 소규모 데이터셋에서 성능을 검증하고 있다. 실환경 적용을 위해서는 장기·대규모 데이터 기반의 검증과 재현성 확보가 필수적이다.

7.4. 윤리·안전·규제 이슈

의료·BCI 응용에서는 생체 안전성, 개인정보 보호, 데이터 보안 문제가 동반된다. 특히 시각·신경 데이터는 개인의 행동과 인지 상태를 추론할 수 있어 윤리적 고려가 필수적이다. 초기 R&D 단계부터 규제 요구사항을 반영하고, 윤리·보안 설계를 병행하는 접근이 필요하다.

8. 결론

망막모사 비전센서 기반 뉴로모픽 비전 시스템은 기존 프레임 기반 비전 기술이 갖는 데이터 과잉, 에너지 비효율, 구조적 병목을 근본적으로 극복할 수 있는 차세대 시각 인지 패러다임이다. 센서 단계에서 수행되는 광적응, 대비 강화, 이벤트 기반 정보 표현은 불필요한 데이터 생성을 원천적으로 억제함으로써, 연산 및 전송 과정에서 발생하는 병목과 에너지 소모를 효과적으로 완화한다. 이러한 특성은 에지 인공지능 환경에서의 실시간 처리뿐만 아니라, 의료·생명과학 분야로의 응용 확장을 가능하게 한다.

정부 R&D 관점에서 망막모사 비전 기술은 개별 소자 개발에 국한된 접근을 넘어, 센서–연산–시스템을 아우르는 통합적 연구 전략이 요구된다. 특히 시스템 수준의 통합 검증, 벤치마크 체계 구축, 표준화, 그리고 실제 응용 환경에서의 실증을 포함하는 중장기 로드맵이 병행되어야 한다. 망막모사 비전센서는 인공지능, 반도체, 바이오·의료 기술을 유기적으로 연결하는 핵심 융합 기술로서, 향후 국가 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자 대상이 될 수 있다.

궁극적으로 망막모사 비전 기술은 단순히 ‘더 선명한 이미지를 획득하는 기술’이 아니라, 인공지능이 세상을 더 빠르고, 더 효율적으로 이해하도록 만드는 기술이다. 센서 단에서의 광적응과 특징 추출은 데이터 병목을 근본적으로 차단하며, 이는 2026년 이후 자율주행, 휴머노이드 로봇, 그리고 이식형 의료기기 시장에서 핵심 경쟁력으로 작용할 것으로 전망된다.

전략적 제언으로서, 우리나라는 세계적 수준의 CMOS 이미지 센서(CIS) 공정 기술력을 기반으로, 멤리스터 및 2D 신소재 소자를 기존 실리콘 공정에 통합하는 모놀리식 3D 적층 기술에 집중 투자할 필요가 있다. 이는 차세대 뉴로모픽 비전 반도체의 성능과 집적도를 동시에 확보할 수 있는 현실적인 경로이며, 글로벌 기술 표준을 선점하기 위한 핵심 전략이 될 수 있다.

[AI 도구 활용 내역] 연구자가 설계한 개념도를 기반으로, AI 이미지 생성도구를 활용하여 시각화하였습니다. AI는 표현 보조 수단으로 제한적으로 사용되었습니다.

9. 참고문헌

==>첨부파일(PDF) 참조