입력 2025.08.21 14:20
- 저전력, 고신뢰 시각 신경모방 메모리 인공지능 소자 개발
□ 한국공학대학교(총장 황수성, 이하 한국공대) 반도체공학부 이성남 교수 연구팀(이승훈, 전다빈 대학원생)이 빛으로 정보를 학습하고 잊었다가 다시 기억할 수 있는 능력을 더욱 향상시킨 신개념의 광전 시냅스 소자를 개발했다.
이 소자는 사람의 뇌처럼 자극을 기억하고, 시간이 지나면 자연스럽게 망각하는‘시냅스’기능을 증폭 및 감쇠시킬 수 있는 기술로 차세대 AI 뉴로모픽 반도체 기술에 큰 전환점을 제시하고 있다.
□ 연구팀이 개발한 이번 3단자 광전자 시냅스 소자는 실리콘 산화막(SiO2) 내부에‘전도성 필라멘트’를 형성해, 새로운 개념의 게이트 전압만으로도 전류를 매우 정밀하게 조절할 수 있다.
이 새로운 방식은 전기장을 직접 활용하는 기존 기술에 비해 에너지 효율이 뛰어나면서도 정밀한 신호 제어가 가능하며, 반복 학습과 기억 유지 특성까지 자유롭게 구현할 수 있다.
특히 낮은 전력에서도 안정적으로 작동하기 때문에, 기존 방식과 병행하거나 대체하여 웨어러블 디바이스, 스마트 센서, 인공망막, 자율주행 비전시스템 등 다양한 AI 기반 응용 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 또한 광 자극에 민감하게 반응하면서도 대면적 구현이 가능한 구조 덕분에 시각 정보 인지, 패턴 학습, 신경망 기반 AI 하드웨어 구현에도 적합하다.
□ 또한, 연구진은 탄소나노튜브(CNT)를 스핀 코팅 방식으로 정밀하게 도포해, 넓은 면적에서도 균일하고 고품질의 박막을 형성하는 데 성공했다.
이렇게 제작된 CNT 박막은 자외선(UV)에 민감하게 반응하며, 광 자극에 따라 소자가 정보를‘학습’하고, 자극이 사라지면 서서히‘망각’하는 생물학적 시냅스와 유사한 특성을 보인다. 특히 게이트 전압을 조절함으로써 기억 지속 시간과 학습 속도를 자유롭게 조절할 수 있어, 단기 기억과 장기 기억을 선택적으로 구현할 수 있다는 점이 중요한 특징이다.
이 소자를 기반으로 다양한 픽셀 배열로 구성해 시각 정보를 저장하고 재현하는 실험에도 성공했다.
반복된 광 자극을 통해 기억 유지 시간이 점차 증가하고, 게이트 전압의 세기에 따라 망각 속도가 달라지는 등 사람의 학습과 기억 메커니즘을 정밀하게 모사할 수 있음이 입증됐다. 무엇보다도 이 소자는 단일 광 자극당 약 8.16 나노줄(nJ)의 초저전력으로 동작해, 생체 시냅스 수준의 에너지 효율을 구현한다는 점에서 주목된다.
□ 이성남 교수는“소자 크기를 더욱 소형화하면 에너지 소모는 더욱 줄어들 수 있어, 향후 웨어러블 AI 기기, 인공 시각 시스템, 스마트 센서, 자율주행 차량 등 차세대 지능형 전자 시스템에 광범위하게 적용될 수 있을 것”이라며, “특히 기존의 전기장 기반 3단자 소자와 이번 전도성 필라멘트 기반 3단자 소자를 병행하거나 융합한다면, 응답 속도와 제어 정밀도의 균형을 갖춘 하이브리드 광전 시냅스 소자로 발전시켜 보다 다양한 응용 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 전망했다.
□ 본 연구는 과학기술정보통신부와 과학기술사업화진흥원에서 지원한 대학기술경영촉진 (TLO 혁신형, RS-2024-00456813) 과제의 지원을 받아 수행되었으며, 전자소자 및 재료 분야에서 세계적으로 권위 있는 ‘Advanced Materials Technologies’2025년 8월 7일자에 온라인판에 게재되었다.
<논문 출간 관련>
1. 표지논문 선정게재 날짜: 2025년 8월 7일
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3. 논문 reference 표기: S. H. Lee et al. Advanced Materials Technologies
DOI: 10.1002/admt.202500879