경상국립대학교 공과대학 나노신소재융합공학과 박준홍 교수와 남상용 교수 공동 연구팀이 인간의 후각과 두뇌를 모방해 대기상 존재하는 극미량 유해 분자의 상태를 인식하고 학습하는 뉴로모픽 반도체 기술을 개발했다고 발표했다.

지구 온난화에 따른 기후 변화의 주범인 대기상 이산화탄소(CO2)와 이산화질소(NO2)에 대한 고감도 모니터링과 신속한 대응이 요구되고 있다. 하지만 날씨와 지점에 따라 변화무쌍한 특성으에 따라 배출량과 배출원을 정량화하기 위해서는 광대한 공간에서 반복적 측정이 필요하다.

이런 반복적 모니터링은 인간보다는 인간의 인지와 사고 처리 기능을 모방한 휴머노이드 로봇을 활용해 수행하는 것이 제안되고 있어, 입력되는 대량 정보를 초고속으로 정확하게 처리·전달하는 반도체 기술의 중요성이 높아지고 있다.

인간의 후각처럼 유해원과 상황을 정확하게 인식하고 이해하기 위해서는 대기상 농도, 확산 거동 등에 대한 비정형 데이터를 직접 처리해 신호 손실 억제뿐만 아니라 정보의 디지털 변환을 최소화해 신호 손실과 에너지 소모를 동시에 억제해야 한다.

경상국립대학교 연구팀은 인간의 후각까지 모방하기 위해 반데르발스 소재인 맥신(Mxene)의 산화 정도를 정밀하게 제어해, 표면에서 분자의 흡착·탈착에 따른 소자 저항 특성을 가역적으로 제어함으로써 분자 자극 구동의 멤리스터를 구현했다.

연구팀은 반도체 표면에 흡착된 NO2 및 CO2의 극성으에 따라 전극 사이에 전송되는 전하의 흐름이 조절 가능하다는 점에 착안해, 화학적 자극에 의해 변조된 반도체 소자 레벨에서 분자 정보를 인지하고 학습 기능을 구현하는 데 성공했다. 또 이미지 패턴 검출률도 95% 이상의 높은 정확도로 구현했다.

그 결과 기존에 별도의 분리된 소자 모듈을 통해 구현 가능했던 기술과 비교해, 분자 인식-학습-연산 기능을 단일 소자에서 처리 가능하도록 개발된 기술을 통해 집적도와 정보 처리 효율을 크게 향상시킬 수 있다.

연구 책임자인 박준홍 교수는 "대기상 극미량의 유해 분자의 농도 및 확산 경로를 학습할 수 있는 인공 뉴런 소자를 구현하는 데 성공했다. 이는 높은 직접도와 효율로 정보가 처리되는, 저전력 구동의 인공 신경망을 구현한 것"이라며 "현재 개발 중인 대기 환경 감시용 휴머노이드 로봇 등에 활용이 가능하다"고 말했다.

이번 연구는 저명 국제 학술지 '머티리얼즈 호라이즌(Materials Horizons)'(IF: 10.7) 온라인판에 게재됐으며 7월 뒤표지(Back cover)로 선정됐다.

연구는 한국연구재단 국가반도체연구실지원핵심 기술 개발사업, 이공분야 대학중점연구소, 그리고 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행했다.