‘기계학습 인공지능 기법’을 적용한 무전력 무선 센서 측정 실험 모습 (사진=부산대학교 제공)

포스트 코로나 시대에 필수적인 기술로 주목받고 있는 ‘기계학습 인공지능(AI)’ 기술과 ‘비대면 초저전력 무선 센서 기술’을 융합한 연구결과가 최근 국내 연구진에 의해 발표됐다.

부산대학교는 전자공학과 김상길 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학과의 공동연구를 통해 ‘초저전력 무선 센서 플랫폼 기술’ 개발에 성공했다고 10일 발표했다.

이 기술은 전파의 후방산란 기술을 이용한 ‘RFID(무선인식장치)’ 기술에 기계학습 AI 기술을 융합해 스스로 학습하고 진화해 나갈 수 있는 기술이다.

후방산란 센서 기술은 무선 센서 기술임에도 거의 전력을 사용하지 않는다는 장점이 있다. 그러나 한 번 이상 반사된 전파에 담긴 정보를 분석하고 읽어야 하기 때문에 통신거리가 짧고 정보 분석의 정확도가 떨어진다는 단점이 있다.

김상길 교수팀과 미국 조지아 공과대학의 마노스 텐져리스 교수팀은 기계학습 기법을 도입해 후방 산란된 신호의 분석 정확도를 획기적으로 늘려 배터리가 없어도 작동되게끔 하는 데 성공했다.

연구팀은 이번 ‘기계학습 AI 기반 후방산란 무선 센서 시스템’을 이용해 앞으로 생체 신호를 감지하는 의료 분야에 접목해 포스트 코로나 시대에 필수 기술로 발전시킨다는 계획이다.

한편 연구는 부산대 교내에서는 처음으로 미국 공군연구소의 국제 연구지원 프로그램 ‘Asian Office of Aerospace Research and Development(AOARD)’의 지원을 받아 이뤄졌다. 또 미국 해군연구소의 공동 연구지원도 받아 더욱 주목받은 바 있다.

‘기계학습 인공지능 기법’을 활용한 드론 위치 탐색 개념도 (사진=부산대학교 제공)