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한양대학교 유기나노공학과 박희준 교수 연구팀이 한양대학교 화학공학과 김경학 교수, 성균관대학교 박형원 교수 연구팀과 함께 3D 이온이동채널 기반의 고성능 고신뢰성 인공지능 반도체 시냅스 어레이를 개발하여, 이를 활용한 뉴로모픽-센서리 시스템 (neuromorphic-sensory system)을 구현했다고, 한양대가 20일 밝혔다.

빅데이터 시대가 도래함에 따라, 다양한 형태의 비정형 데이터를 신속하고 효과적으로 처리가능한 차세대 컴퓨팅 기술이 주목받고 있다. 특히, 인공신경망 내에서 데이터의 저장과 연산을 동시에 수행 가능한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템은 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.

인공신경망 구현을 위해 멀티레벨 저항메모리가 활용되고 있지만, 금속 필라멘트의 형성 및 파열이 정밀하게 제어되지 못하는 불균일한 스위칭 미디엄으로 인해 시냅스 소자의 성능 및 신뢰도 확보에 어려움이 있었다.

공동 연구팀은 PDMS 전처리 공정을 새롭게 도입하여 수 나노미터 크기의 균일도 높은 3D 이온이동채널을 가지는 금속산화물 박막을 개발하였으며, 이를 저항메모리의 스위칭 미디엄으로 적용하여 전도성 필라멘트 메커니즘이 최적화된 고성능 고신뢰성 시냅스 어레이를 구현하였다. 이후, 연구팀은 제안된 시냅스 어레이 내에서, 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 학습 및 추론 정확도 향상을 위해 필수적인 시냅스 가중치의 정밀제어가 가능함을 검증하였다.

더 나아가, 연구팀은 손에 부착 가능한 탄소나노튜브 기반의 신축성 광음향 스트레인 센서를 자체 제작하여, 다양한 손의 움직임에 따른 초음파 신호 변화를 시냅스 어레이 기반 인공신경망으로 학습시켜 임의적인 손의 움직임을 97.4% 이상의 높은 정확도로 구별해낼 수 있는 뉴로모픽-센서리 시스템을 구현했다.

연구를 주도한 박희준 교수는 “인체의 움직임에 대한 다양한 신호를 감지 가능한 센서를 뉴로모픽 시스템에 적용하는데 성공했다”며 “이는 향후 메타버스 구현의 핵심기술로 활용할 수 있으며, 차세대 뉴로모픽-센서리 시스템의 발전에 기여할 것”이라고 밝혔다.

본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 PIM 인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업과 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행되었으며 재료과학 분야 권위지인 「ACS Nano」에 게재됐다.