□ 서울과학기술대학교(총장 김동환, 이하 서울과기대) 화공생명공학과 이은호 교수 연구팀, 국립금오공과대학교(총장 곽호상, 이하 금오공대) 소재디자인공학과 배근열 교수 연구팀이 최근 발표한 연구 결과가 재료 과학 분야 저명 국제학술지의 표지 논문(Inside Front Cover)으로 게재되었다.

□‘Crosslinking-Induced Anion Transport Control for Enhancing Linearity in Organic Synaptic Devices(유기 시냅스 소자의 선형성 향상을 위한 가교 유도 음이온 수송 제어)’라는 제목으로 발표된 논문은 SCI급 국제학술지인 ‘머티리얼스 호라이즌(상위 8.8%, Impact Factor: 12.2)’에 10월 7일 자로 게재됐다.

□ 인공지능을 위한 지능형 반도체 소자는 복잡한 연산 및 학습을 에너지 효율적으로 수행할 수 있어 유망한 차세대 반도체 후보로 주목받고 있다.

□ 하지만 연산 및 학습에 대한 선형성이 낮아, 이를 보정하기 위한 추가 모듈이 필요하며, 이는 전력 소모를 증가시켜 선형성이 우수한 인공지능용 반도체 소재 개발이 필수적이다.

□ 이를 위해 다양한 소재가 제안됐으며, 그중 유기 반도체는 저렴한 비용과 특성 변조가 비교적 자유롭다는 장점이 있어 인공지능용 반도체 소재로 적합하다.

□ 다만, 지금까지 제안된 유기 인공 시냅스 소재 연구는 이온 수송 특성을 제어하기 위해 후처리 공정이나 별도의 이온조절층 설계를 포함하고 있어 공정의 복잡성 증가와 반도체 소재의 특성 저하를 유발할 수 있다는 문제점들이 존재하였다.

□ 이에 이은호 교수 연구팀은 친수성 광가교제를 이용하여 유기반도체층을 가교시킴으로써 이온이 접근할 수 있는 영역을 넓히고, 가교 밀도를 조절하여 흡착된 이온이 전해질로 역확산되는 속도를 제어하는 새롭고 간단한 접근 방법을 통해 유기 인공 시냅스 소자의 이온 수송 특성을 제어하였다.

□ 이를 통해 유기 인공 시냅스 소자에서 다단계로 조절 가능한 비휘발성 특성과 함께 선형적인 전도도 변조를 유도할 수 있었다.

□ 연구진은 정교하게 제어된 시냅스 특성이 인공지능 학습에 미치는 이점을 확인하기 위해 손글씨 인식과 사물 분류 시뮬레이션을 진행했고, 90% 이상의 높은 정확도를 토대로 인공지능용 반도체 소자로 응용하기 위한 가능성을 확인했다.

□ 차세대 인공지능용 반도체 소재 및 소자 개발 등 미래지향적인 연구를 지속해 온 이은호 교수는“이번 연구는 유기 인공 시냅스 소자에서 복잡한 공정 없이 이온 수송 특성을 제어할 수 있음을 밝힌 연구이며 후속 연구를 통해 높은 성능과 신뢰성을 갖춘 인공지능용 반도체 소재 및 소자 개발을 위해 꾸준히 노력하겠다.”라고 밝혔다.

□ 서울과기대 이은호 교수 연구팀과 국립금오공과대학교 배근열 교수 연구팀이 주도한 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 우수신진연구 및 지역대학우수과학자 사업으로 수행됐다.