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▲(좌측부터) 전영태 교수, 윤진석 석사과정생
국립한국해양대학교·한양대학교 공동연구팀, 공액 고분자 반도체 소자 기반 신경형 광시냅스 소자 개발
나노반도체공학과 전영태 교수 연구팀은 한양대학교 연구팀과의 공동연구를 통해 공액 고분자 나노와이어 반도체 기반 신경형(optoneuromorphic) 광시냅스 소자를 개발하고, 이를 이용하여 근전도(EMG)·심전도(ECG) 신호를 인공지능으로 분류하는 데 성공했다.
이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 Small (Wiley-VCH, Impact Factor 12.1, JCR상위 7.2%)에 편집자의 선택 (Editor’s Choice) 논문으로 선정되었으며 'DPP-DTT Nanowire Phototransistors for Optoelectronic Synapses in EMG and ECG Signal Classification'이라는 제목으로 게재되었다.
연구팀은 공액 고분자 반도체 물질을 이용해 폭 460 nm, 간격 8-11 μm, 높이 약 80 nm의 나노와이어(nanowire)를 정밀하게 정렬시키는 공정을 개발하였다. 이 공정은 마스터 몰드 스탬핑 기술을 적용하여, 고온·고압 공정 없이도 균일한 고분자 나노와이어 구조를 형성할 수 있음을 입증하였다.
이러한 나노와이어 기반의 공액 고분자 반도체 구조는 빛 자극에 의해 전도도가 변화하는 포토게이팅(photo-gating) 효과를 극대화하며, 이를 통해 생물학적 시냅스의 가소성(plasticity)―즉, 장기 강화(LTP)와 장기 억제(LTD)―를 정밀하게 모사할 수 있다.
연구팀은 해당 소자를 기반으로 인공신경망(ANN) 및 합성곱신경망(CNN) 알고리즘을 구현하여, 필기 숫자(MNIST) 97.4%, 근전도(EMG) 93.4%, 심전도(ECG) 89.0%, 영상 인식(CIFAR-10) 83.8%의 높은 분류 정확도를 달성하였다.
특히 본 연구는 나노와이어 구조의 유기 반도체 단일소자에서 빛을 이용한 신호학습과 생체신호 인식이 동시에 가능함을 실험적으로 입증함으로써, 향후 웨어러블 헬스케어 및 뉴로모픽 센서 시스템 분야에 새로운 응용 가능성을 제시하였다.
공동 제1저자인 윤진석(국립한국해양대학교) 연구원은 공액 고분자 반도체 나노와이어 소자 개발, 최왕명(한양대학교) 연구원은 광학 실험 및 전기적 특성 분석, 이원우(한양대학교) 연구원은 인공지능 학습 시뮬레이션에 참여하였다.
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