종이처럼 휘는 기판에 광 시냅스 소자 구현
지문 인식 96% 정확도…웨어러블·센서 기대
단국대학교와 한양대학교 연구진이 빛을 활용해 인간 뇌처럼 학습하는 차세대 AI 반도체(뉴로모픽 반도체) 개발에 성공했다.
단국대는 최준환 화학공학과 교수와 한양대 유호천·오세용 교수팀이 종이처럼 얇은 기판에서도 동작하는 '광(光) 신호 기반 뉴로모픽 반도체'를 구현했다고 6일 밝혔다.
이번에 개발된 뉴로모픽 반도체는 사실상 뇌 신경망 구조를 모방해 설계된 것으로, 기존 전기 신호 대신 빛을 활용해 데이터 처리 및 학습 기능을 동시에 구현하는 것이 특징이다. 연산장치(CPU)와 메모리를 하나의 칩 내에 통합, 전력 소모를 크게 줄이면서도 다량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 차세대 반도체로 주목받고 있다.
연구팀은 트랜지스터 소자에 이중 절연막 구조와 고분자 소재를 적용, 빛에 반응해 생성된 전하를 포획하고 저장하는 기술을 적용했다. 기체 상태의 상온 공정으로 저온 제작 공정을 가능하게 했으며, 종이 명함처럼 휘는 기판에도 구현할 수 있도록 했다.
이 소자를 활용해 인공지능(AI) 신경망을 구축, 지문 인식 시뮬레이션을 진행한 결과 사용자 식별 정확도가 최대 96%에 달하는 것으로 나타났다.
이번 성과는 저전력·고효율 신호 처리 및 학습 소자를 한층 발전시켰다는 점에서 웨어러블 기기, AI 센서, 보안 플랫폼 등 다양한 산업 분야로 확대 응용이 기대된다.
최준환 교수는 “이번 연구는 광전자를 이용해 단일 소자 내 메모리와 시냅스 기능을 동시에 구현한 사례”라며 “종이 기판에서도 실현 가능한 만큼 웨어러블·AI 센서·보안 분야 확대가 기대된다”고 말했다.
이 연구 결과는 전기전자공학 분야 상위 2% 국제 저널 'npj Flexible Electronics'(2024년 IF=15.5)에 올 7월 온라인으로 게재됐다.
용인=김동성 기자 estar@etnews.com
