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연구팀은 이온의 움직임을 통해 장·단기적 메모리 특성을 갖는 이온-젤과 비정질 산화물 반도체 박막을 활용해 전기 신호로 내부 전도도(가중치)를 제어하는 유연 시냅스 반도체 소자를 구현하고, 합성-곱 신경망의 학습·추론 시뮬레이션과 센싱된 수화 패턴 데이터를 활용해 센서리-뉴로모픽 시스템(sensory-neuromorphic systems)향 활용 가능성을 성공적으로 입증했다.
연구팀은 폴리이미드 소재의 유연 기판 위에 수십 나노미터 두께의 비정질 산화물 반도체 박막을 증착해 채널로 활용하고, 비정질 산화물 반도체·이온-젤 하이브리드 구조를 형성해 전기 펄스 신호로 제어 가능한 유연 시냅스 반도체 소자를 구현했다. 구현된 유연 시냅스 반도체 소자는 기계적·전기적 스트레스 테스트 후에도 안정적인 정적·동적 동작 특성을 나타냈다.
또한 폴리머 소재 기반의 신축성 저항 센서를 제작해 손에 부착하고, 학습·인지를 위한 다양한 수화 신호 패턴을 측정했다. 유연 시냅스 기반 합성-곱 신경망에서는 사전 제작된 수화 패턴에 대한 99.4%의 인지율을 확인해 제안된 기술의 센서리-뉴로모픽 시스템 향 활용 가능성을 입증했다.
박진홍 교수는 “웨어러블 기기에 적용 가능한 유연 시냅스 모방 반도체 소자를 개발하는 연구뿐만 아니라 촉각, 시각과 같은 다양한 신호를 감지해내는 감각 센서를 뉴로모픽 시스템에 적용하는 연구를 통해 인간의 다양한 감각 신경계를 인공적으로 구현할 수 있을 것”이라며 “이번 연구결과는 미래 인공신경망 기반 웨어러블 센서리-뉴로모픽 시스템의 발전에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 기초연구사업의 지원으로 수행됐으며 국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances, IF 14.136)에 지난달 29일 Early View 논문으로 게재됐다.
