기계공학부 김태성 교수 연구팀이 반도체 구조를 원하는 형태로 설계하고, 빛만으로 학습과 기억이 가능한 광전자 시냅스 소자를 개발했다.

인공지능과 초연결 시대가 본격화되면서 방대한 영상 데이터를 실시간으로 감지하고 처리하는 뉴로모픽* 비전 시스템의 중요성이 커지고 있다. 광전자 시냅스*는 빛 신호를 활용해 인간의 신경세포와 시냅스 기능을 모방하는 핵심 기술로 주목받고 있지만, 기존 소재는 구조를 정밀하게 제어하기 어렵고 대면적에서 균일한 성능을 확보하는 데 한계가 있었다.

* 뉴로모픽(Neuromorphic): 인간 뇌의 신경망 구조와 작동 방식을 모방한 차세대 컴퓨팅 기술

* 광전자 시냅스: 빛 신호를 이용해 인간의 신경세포와 시냅스 기능을 모방하는 반도체 소자

연구팀은 차세대 초박막 반도체 소재인 반데르발스 물질*에 특수 플라즈마 공정*을 적용해 하나의 소재 안에 서로 다른 구조를 동시에 구현하는 데 성공했다. 이를 통해 별도의 복잡한 공정 없이 빛 자극에 반응하는 인공 시신경 소자를 제작할 수 있었다.

* 반데르발스 물질: 원자층이 여러 겹 쌓인 초박막 반도체 소재

* 플라즈마 공정: 기체를 고에너지 상태로 만들어 소재의 구조와 특성을 변화시키는 공정

연구팀은 해당 소자가 빛 자극에 따라 학습과 기억 기능을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 인공지능 이미지 인식 실험에서 96.24%의 높은 정확도를 기록했으며, 기존 구조보다 기억 유지 성능도 34.7% 향상된 것으로 나타났다. 이번 연구는 소자 수준의 학습·기억 기능을 실제 인공지능 연산으로 확장할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

김태성 교수는 "이번 연구는 반도체 구조 자체를 설계해 빛으로 학습하고 기억하는 인공 시신경 소자를 단일 공정으로 구현했다는 점에서 의미가 크다"며 "차세대 뉴로모픽 반도체와 인공지능 하드웨어 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업과 기초과학연구원(IBS), 산업통상자원부 반도체 특성화대학원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다. 성균관대학교를 비롯해 IBS 양자나노과학 연구단과 한국기계연구원이 공동 연구에 참여했으며, 연구 성과는 세계적 학술지 Advanced Materials(IF 26.8, JCR 상위 1%)에 6월 3일 온라인 게재됐다.

▲ 빛으로 작동하는 설계형 반데르발스 결정 기반 인공 시신경 광시냅스 소자의 구조와 동작 원리