아주대학교 연구진이 데이터 학습과 분류가 가능한 지능형 신소자 개발에 성공했다.

25일 아주대는 서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과)와 쿠마 모히트 교수(Kumar Mohit, 대학원 에너지시스템학과) 연구팀이 뛰어난 선형 학습성과 고분해능의 다치 출력 특성을 갖춘 머신러닝 기반 학습 인공지능 소자 개발에 성공했다고 밝혔다.

연구 내용은 ‘머신러닝 기반 데이터 분류가 가능한 헤프늄 지르코늄 소자 기반 다치 재구성 차분 정전용량'이라는 제목으로 나노 분야 저명 국제 학술지인 '나노 에너지' 3월호 온라인판에 게재됐다. 

연구에는 쿠마 모히트 교수가 제1저자로, 이상민 아주대 대학원 학생이 공저자로 참여했으며 서 교수는 교신저자로 함께 했다. 

연구팀이 개발한 신소자는 머신러닝 기반 연산 및 센서 신호처리에 적용이 가능하다. 특히 기존의 반도체 소자보다 낮은 전력으로 데이터 학습과 분류가 가능해 머신러닝, 인공지능 컴퓨팅과 빅데이터 처리 등에 폭넓게 활용할 수 있다.

또 연구팀은 신소자가 지능형 신호처리를 위한 머신러닝 모델에 대응하며 누적 신호에 따라 학습기능과 다치신호의 패턴 인식이 가능하다는 사실을 확인하기도 했다. 

이에 무선통신 신호(Wi-Fi)의 반사 신호를 학습시켜 실내 동체 감지 인식 기능을 구현, 특정 공간 내에서 자유롭게 이동하는 사람의 인원수를 구분하는 사물인터넷(IoT) 센서 지능형 동작을 구현하는 데 성공했다.

서 교수는 "이번 연구는 이미 양산 공정에 적용되고 있는 범용 강유전성 소재를 기반으로 하고 있다"며 "낮은 전력으로 데이터 학습과 분류 같은 머신러닝이 가능한 지능형 소자를 구현한 최초의 사례"라고 전했다. 

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업(신개념기초)과 중견기초연구지원사업의 지원으로 수행됐으며 특허 출원이 진행 중에 있다. 

[ 경기신문 = 박민정 기자 ]