이산화탄소·이산화질소 분자 정보 인지 학습
이미지 패턴 검출률 95% 이상 정확도 구현
경상국립대학교(총장 권진회)는 공과대학 나노신소재융합공학과 박준홍 교수와 남상용 교수 공동연구팀이 인간 후각과 두뇌를 모방해 대기에 존재하는 극미량 유해 분자 상태를 인식하고 학습하는 뉴로모픽 반도체 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
지구 온난화에 따른 기후 변화의 주범으로 대기상 이산화탄소(CO2)와 이산화질소(NO2)가 지목된다. 각 유해원 주요 배출원에 대한 고감도 모니터링과 신속한 대응이 필요하지만 날씨와 지점에 따라 변화무쌍한 특성으로 인해 배출량과 배출원을 정량화하려면 광대한 공간에서 반복적으로 측정해야 한다.
반복적 모니터링의 대안으로 인간 인지와 사고 처리 기능을 모방한 휴머노이드 로봇이 떠오른다. 이를 위해 인간 오감과 두뇌 활동을 모방해 신경망 반도체 소자와 별도로 제작된 시각 뉴런 소자를 집적한 인센서 컴퓨팅 기반 반도체 모듈 개발이 진행 중이다.
연구팀은 인간 후각을 모방하기 위해 반데르발스 소재인 맥신(Mxene) 산화 정도를 정밀하게 제어하고 표면에서 분자 흡착·탈착에 따른 소자 저항 특성을 가역적으로 제어함으로써 분자 자극 구동 멤리스터(차세대 반도체 소자)를 구현했다.
반도체 표면에 흡착된 CO2와 NO2 극성으로 인해 전극 사이에 전송하는 전하 흐름이 조절 가능하다는 점에 착안해 화학적 자극에 의해 변조된 반도체 소자 레벨에서 분자 정보를 인지하고 학습 기능을 구현하는 데 성공했다. 이미지 패턴 검출률도 95% 이상 높은 정확도로 구현했다.
그 결과 기존에 별도 분리된 소자 모듈을 통해 구현 가능했던 기술과 비교해 분자 인식-학습-연산 기능을 단일 소자에서 처리 가능하게 되는 등 집적도와 정보 처리 효율을 크게 향상시켰다.
박 교수는 “대기상 극미량의 유해 분자의 농도 및 확산 경로를 학습할 수 있는 인공 뉴런 소자를 구현하는 데 성공했다. 이는 높은 직접도와 효율로 정보가 처리되는 저전력 구동의 인공 신경망을 구현한 것”이라며 “현재 개발 중인 대기 환경 감시용 휴머노이드 로봇 등에 활용 가능하다”고 전했다.
진주=노동균 기자 defrost@etnews.com
