[디지털비즈온 김맹근 기자] 네트워크 발전에 따라 스마트폰, AI 스피커, IoT 기기 등의 정보화기기가 널리 보급되면서 센서를 이용한 새로운 어플리케이션이 크게 증가하고 있다. 초기 센서기반 정보화 단말기기는 센서신호를 수집하고 클라우드(Cloud)로 전송하는 기능만을 수행했지만, 최근에는 데이터부하 감소를 통한 전력효율향상, 수집된 데이터에 대한 빠른 반응, 보안강화, 장애대응을 위해 클라우드에서 단말기기로 컴퓨팅기능이 분배되는 에지컴퓨팅 기술이 확산되고 있다.

특히 센서 모듈은 신호를 수집, 전송 만 하던 수준에서 단말기기의 에너지효율향상 및 센서신호의 정확성 향상을 위해 디지털신호처리기 반의 컴퓨팅파워를 가지는 지능형 센서 모듈로 변 화하고 있다.

지능형 센서 모듈은 단말기기의 소형, 저전력, 다기능화를 위해 모듈 내 컴퓨팅파워의 집적화라 는 특징을 가지고 있다. 기존 센서모듈은 센서소자와 아날로그회로(증폭기, 아날로그에서 디지털로 변환(ADC) 등)를 단일 패키지에 집적화하는 수준이었지만, 지능형 센서 모듈은 디지털 신호처리회로도 단일 패키지에 집적화되어 단말기기로의 데이터전송을 감소시켜 단말기기의 전력효율을 향상시키게 된다.

센서 모듈별 기술 동향

음성인식 음향센서 모듈은 아이폰 시리(Siri)와 같은 음성인식비서가 등장하고, 아마존 에코, 구글 홈 등의 음성사용자인 터페이스 기반 인공지능 스피커의 보급이 확대 되면서, 단말기기는 항상 소리를 듣고 있어야 하는 “always-listening” 기능을 필요하게 되었다.

기존 디지털 MEMS 마이크로폰을 이용한 ‘always-listening’ 구현은 마이크로폰과 음성인식 알고리즘이 탑재된 프로세서가 항상 동작해야 했지만, 스마트 마이크로폰은 등록된 음성명령이 들어오기 전까지 프로세서가 대기모드로 동작하여 단말기기의 소모전력을 크게 감소시켰다.\

제스처인식 모션센서 모듈은 아이폰, 닌텐도 Wii 게임기에 적용되기 시작하면서 주목 받기 시작한 MEMS 모션센서는 저전력, 고성능화에 따라 소비자 산업, 자동차 산업, 항공 우주 및 방위 산업, 헬스케어 산업과 같은 다양한 응용분야에서 활용되고 있다.

모션센서는 걸음수 측정, 제스처인식, 동 작인식 등의 기능을 외부 프로세서를 통하지 않고 내장된 신호처리회로에서 스스로 수행한다. 모션 센서 모듈의 독립적인 모션인식 신호처리는 프로세서의 대기모드 시간을 증가시켜 웨어러블 시스템의 소모전력을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다.

이미지모션감지 이미지센서 모듈은 IoT용 이미지모션감지 센서 시스템은 작은 폼팩터로 인해 작은 배터리를 내장하고 있다. 그러나 이미지센서 및 모션감지 신호처리는 많은 연산량으로 인해 큰 전력을 소모하는 문제점이 있다. 미시건대는 초저전력으로 이미지모션인식 기능을 수행할 수 있는 이미지센서를 발표하였다.

발표된 센서는 mm-scale IoT 이미지센서 모듈로서, 특히 초저전력 동작을 위해 이미지 모션인식모드를 지원한다. 이 센서는 고해상도 이미지용 650 ×480 이미지셀과 모션감지용 32×20개의 이미지 셀을 이용하였으며, 이미지 캡쳐 시 capacitor-array assisted charge-injection SAR ADC를 이용해 리드아웃(readout) 회로의 소모전류와 크기를 크게 줄였다.

배터리 혹은 에너지하베스팅 전원기반의 IoT 환경에서는 소모전력 감소가 매우 큰 이슈이므로 본 이미지센서의 신호처리용 집적회로와 같이 모션판단 신호처리회로가 점차 내장될 것으로 예상 된다.

결론적으로 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.