국내 연구진이 빛을 이용해 인간의 뇌 신경세포(뉴런)처럼 작동하는 인공지능(AI) 하드웨어 핵심 소자를 개발했다.
성균관대학교는 기계공학부 김태성 교수 연구팀이 이 같은 기능을 하는 광전자 시냅스 소자를 개발했다고 15일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '어드밴스드 머티리얼즈'에 지난 3일 온라인 게재됐다.
AI 기술이 고도화되면서 방대한 시각 정보를 실시간으로 처리하는 뉴로모픽 비전 시스템의 중요성이 커지고 있다. 이 시스템의 핵심 부품이 빛 신호에 따라 작동하는 광전자 시냅스 소자다.
연구팀은 기존 반데르발스 소재가 가진 결정립계 제어의 어려움, 기계적 뒤틀림, 대면적 균일성 부족 등의 기술적 한계를 극복하는 데 집중했다.
연구팀은 셀렌화 레늄(ReSe₂)이라는 반데르발스 결정에 단일 단계 황화 공정을 적용해 새로운 구조의 소재를 설계했다. 이 공정으로 소재 상층부는 나노 크기의 결정립으로 구성된 층으로 변환됐고, 하층부는 단결정 구조가 그대로 유지됐다.
이러한 이중 구조는 각각 생물학적 신경세포막의 빛에 민감한 이온 채널과 세포 내부 환경에 해당한다. 이를 통해 별도의 증착이나 패턴 공정 없이 인공 뉴런의 구조를 모사할 수 있었다.
개발된 소자는 나노 결정립 경계면이 황 이온의 이동을 원자 단위로 제어해, 생물학적 이온 채널처럼 시냅스의 가중치를 결정론적으로 조절하는 데 성공했다.
실제로 이 소자는 다중 레벨 전도도 조절, 장·단기 기억 전환 등 핵심적인 시냅스 기능을 구현했다. 특히 학습-망각-재학습 과정에서 기존 소자보다 기억 유지 효율이 34.7% 향상된 것으로 나타났다.
또한, 시스템 수준 평가에서 자연 이미지의 윤곽선을 감지하고, 이미지 인식 과제(CIFAR-10)에서 96.24%의 높은 분류 정확도를 달성했다.
김태성 교수는 "이번 연구는 빛으로 학습하고 정보를 저장하는 광전자 시냅스 소자를 위한 반데르발스 결정 구조 설계 방법을 제시한 것"이라며 "기존 소자의 이온 이동 문제 등을 구조적으로 해결해 차세대 뉴로모픽 반도체 및 AI 하드웨어 연구에 적용할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업, 기초과학연구원(IBS), 산업통상자원부 반도체특성화대학원사업 등의 지원을 받아 성균관대, IBS 양자나노과학 연구단, 한국기계연구원(KIMM)과의 공동 연구로 수행됐다.