기존의 실리콘 기반 메모리를 대체할 차세대 소자 개발에 관심이 높아지는 가운데 눈의 적응 능력을 모방한 차세대 인공지능 반도체 소자 연구결과가 발표됐다. 

 고려대학교(총장 정진택) 공과대학 신소재공학부 성태연 교수팀은 KIST 황규원 박사팀과 함께 기존의 실리콘 기반 메모리를 대체할 차세대 메모리 중 하나인 뉴로모픽 소자, 즉 사람 눈의 신경적 특성이 반영된 빛에 대한 실시간 페로브스카이트 기반 적응 소자 어레이를 세계 최초로 구현했다. 이번 연구결과는 재료분야 최상위 학술지 중의 하나인 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials: impact factor=30.849)’ 온라인판에 게재됐다. 

 성태연 교수팀은 빛의 신호를 받는 감광 특성을 지닌 페로브스카이트 기반 광 검출기를 제작하여 고성능, 고효율의 전기신호를 얻는데 성공했다. 특히, 수분과 유기용매에 취약한 페로브스카이트에 불소 첨가 고분자를 코팅함으로써 높은 신뢰성을 달성했다.

 또한 리튬이온이 첨가된 내열성 고분자 뉴로모픽 소자를 구현함으로써 페로브스카이트 광 검출기에서 생성된 전기신호를 실시간으로 조절하는 성능을 확보했다. 이와함께 다양한 환경에서의 빛에 따른 소자의 적응 정도를 연구함으로써 사람의 눈과 비슷한 빛의 적응성을 보이는 인공 시냅스 소자의 작동 메커니즘을 규명했다.

 빛을 받은 소자는 순간적으로 높은 전류 값을 보여주어 사람이 실제로 어두운 곳에서 밝은 곳으로 이동했을 때의 눈부심과 같은 특성을 보여주었으며, 지속적인 빛에 대한 반응이 점차 줄어들어 낮은 전류 값을 보여줌으로써 빛의 세기에 따른 눈의 명순응의 기능을 재현했다. 연구팀이 구현한 적응 소자 개발은 소자 단위에서의 정보처리를 진행함으로 에너지 효율을 극대화할 것으로 기대된다. 

 연구를 주도한 성태연 고려대 교수는 “구현된 소자 공정 기술은 기존 반도체 공정대비 낮은 원가와 빠른 공정, 대면적에 적합하여 커다란 경제적 장점을 갖는다. 이에 더하여 소자 단위에서의 생체기능 모방 소자 개발/공정 최적화와 메커니즘 규명은 인공지능 반도체 개발에 활용되어 회로 최적화 및 에너지 효율을 극대화할 뿐만 아니라, 향후 지능형 사물인터넷(IoT)의 핵심 기술이 될 것”이라고 기대했다.  

이승주 다른기사 보기