산화물 반도체로 데이터 병목현상 해결, 효율적 학습 구현
광 뉴로모픽 소자, 머신비전 기술의 새 패러다임 제시
경희대학교(총장 김진상)는 신소재공학과 강성준 교수 연구팀이 인간의 시냅스를 모사한 광 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자를 개발했다고 11일 밝혔다.
이 광 뉴로모픽 소자는 빛(광신호)을 수집하면서 동시에 저장·분석할 수 있는 장점이 있다.
기존 인공지능(AI) 기반 이미지 처리 장치는 광센서와 메모리 등 복잡한 구성요소를 포함해 데이터 병목현상이 발생하는 한계가 있었다.
연구팀은 산화물 반도체를 활용해 모든 기능을 하나의 소자로 통합해 이런 문제를 해결했다. 실험 결과 무작위로 배열된 이미지를 대상으로 기존 방식보다 효율적이고 정확하게 학습하는 성과를 확인했다.
강성준 교수는 “이번 연구는 기존 방식의 한계를 극복한 성과로, 인공지능 기반 머신비전 기술의 새로운 패러다임을 제시할 것”이라며 “수소 경제와 차세대 에너지 저장 기술 등 다양한 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 나노 분야의 세계적인 학술지 'ACS Nano(IF=15.8)' 4월 표지 논문으로 선정됐다.
용인=김동성 기자 estar@etnews.com
