한국공학대학교 반도체공학부 이성남 교수 연구팀(이승훈, 전다빈 대학원생)이 빛으로 정보를 학습하고 잊었다가 다시 기억할 수 있는 능력을 더욱 향상시킨 신개념의 광전 시냅스 소자를 개발했다.

이 소자는 사람의 뇌처럼 자극을 기억하고, 시간이 지나면 자연스럽게 망각하는‘시냅스’기능을 증폭 및 감쇠시킬 수 있는 기술로 차세대 AI 뉴로모픽 반도체 기술에 큰 전환점을 제시하고 있다.

연구팀이 개발한 이번 3단자 광전자 시냅스 소자는 실리콘 산화막(SiO2) 내부에‘전도성 필라멘트’를 형성해, 새로운 개념의 게이트 전압만으로도 전류를 매우 정밀하게 조절할 수 있다. 이 새로운 방식은 전기장을 직접 활용하는 기존 기술에 비해 에너지 효율이 뛰어나면서도 정밀한 신호 제어가 가능하며, 반복 학습과 기억 유지 특성까지 자유롭게 구현할 수 있다. 

특히 낮은 전력에서도 안정적으로 작동하기 때문에, 기존 방식과 병행하거나 대체하여 웨어러블 디바이스, 스마트 센서, 인공망막, 자율주행 비전시스템 등 다양한 AI 기반 응용 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 또한 광 자극에 민감하게 반응하면서도 대면적 구현이 가능한 구조 덕분에 시각 정보 인지, 패턴 학습, 신경망 기반 AI 하드웨어 구현에도 적합하다.

또한, 연구진은 탄소나노튜브(CNT)를 스핀 코팅 방식으로 정밀하게 도포해, 넓은 면적에서도 균일하고 고품질의 박막을 형성하는 데 성공했다. 이렇게 제작된 CNT 박막은 자외선(UV)에 민감하게 반응하며, 광 자극에 따라 소자가 정보를‘학습’하고, 자극이 사라지면 서서히‘망각’하는 생물학적 시냅스와 유사한 특성을 보인다. 특히 게이트 전압을 조절함으로써 기억 지속 시간과 학습 속도를 자유롭게 조절할 수 있어, 단기 기억과 장기 기억을 선택적으로 구현할 수 있다는 점이 중요한 특징이다.

이 소자를 기반으로 다양한 픽셀 배열로 구성해 시각 정보를 저장하고 재현하는 실험에도 성공했다. 반복된 광 자극을 통해 기억 유지 시간이 점차 증가하고, 게이트 전압의 세기에 따라 망각 속도가 달라지는 등 사람의 학습과 기억 메커니즘을 정밀하게 모사할 수 있음이 입증됐다. 무엇보다도 이 소자는 단일 광 자극당 약 8.16 나노줄(nJ)의 초저전력으로 동작해, 생체 시냅스 수준의 에너지 효율을 구현한다는 점에서 주목된다.

이성남 교수는 “소자 크기를 더욱 소형화하면 에너지 소모는 더욱 줄어들 수 있어, 향후 웨어러블 AI 기기, 인공 시각 시스템, 스마트 센서, 자율주행 차량 등 차세대 지능형 전자 시스템에 광범위하게 적용될 수 있을 것”이라며 “특히 기존의 전기장 기반 3단자 소자와 이번 전도성 필라멘트 기반 3단자 소자를 병행하거나 융합한다면, 응답 속도와 제어 정밀도의 균형을 갖춘 하이브리드 광전 시냅스 소자로 발전시켜 보다 다양한 응용 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 전망했다.

[ 경기신문 = 김원규 기자 ]