낮은 전압에도 오래 기억하는 AI 소자…동국대 연구팀 개발

동국대 권순철 교수팀, 유기 뉴로모픽 소자 개발
25시간 이상 장기 기억…기존 소자보다 안정성 높여

▲동국대학교는 에너지신소재공학과 권순철 교수 연구팀이 두 종류의 이온성 물질 사이에서 자연스럽게 발생하는 ‘이온 교환’ 현상을 활용해 장기 기억 특성과 구동 안정성을 높인 유기 뉴로모픽 소자를 개발했다고 1일 밝혔다. 사진 왼쪽부터 동국대 권순철 교수, 이성민 석사과정생. (동국대)

낮은 전압에서도 장시간 정보를 기억하면서 인공지능(AI) 연산까지 수행할 수 있는 차세대 유기 뉴로모픽 소자가 개발됐다.

동국대학교는 에너지신소재공학과 권순철 교수 연구팀이 두 종류의 이온성 물질 사이에서 자연스럽게 발생하는 ‘이온 교환’ 현상을 활용해 장기 기억 특성과 구동 안정성을 높인 유기 뉴로모픽 소자를 개발했다고 1일 밝혔다.

뉴로모픽 소자는 사람의 뇌에서 신경세포와 시냅스가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 전자소자로 구현하는 기술이다. 기존 실리콘 기반 기술은 생물학적 신경망의 특성을 구현하기 위해 여러 개의 트랜지스터와 복잡한 주변 회로가 필요해 고집적·저전력 시스템을 만드는 데 한계가 있었다.

대안으로 이온의 이동을 이용해 하나의 소자에서 신경망의 특성을 구현하는 유기 전기화학 트랜지스터가 주목받았지만, 서로 다른 소재 간 특성 차이로 장시간 안정적으로 작동시키기 어렵다는 문제가 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 유기반도체에 고체와 액체 형태의 이온성 물질을 함께 넣는 ‘삼원계 유기 혼합 시스템’을 설계했다. 두 이온성 물질 사이에서 자발적인 이온 교환이 일어나도록 해 기존 소재에서 나타났던 강한 이온 응집과 상분리를 줄이고, 유기반도체 내부에서 이온이 보다 균일하게 이동하도록 한 것이다.

개발된 소자는 3.5V 이하의 낮은 전압에서도 안정적으로 작동했다. 50차례 전기 자극을 준 뒤 1500초가 지나도 강화된 전류의 약 60.7%를 유지했다. 기존 유기 뉴로모픽 소자의 전류 유지 수준이 약 7%였던 것과 비교하면 장기 기억 성능이 크게 향상됐다는 게 연구팀 설명이다.

밀리초(1000분의 1초) 수준의 짧은 자극에도 반응했으며 25시간 이상 장기 기억 특성을 나타냈다. 기억 정도에 해당하는 전도 상태도 최대 50단계까지 구분할 수 있었다.

연구팀은 실제 AI 하드웨어에 적용할 수 있는지도 검증했다. 소자의 장기강화와 장기억제 특성을 활용해 인공신경망의 학습 과정을 구현한 결과, 손글씨 숫자 이미지 데이터인 ‘MNIST’ 분류에서 약 98%의 인식 정확도를 기록했다.

권 교수는 “유기반도체의 분자구조 자체를 변화시키는 대신 두 이온성 물질 사이의 자발적인 이온 교환을 이용해 반도체 내부의 이온 이동과 전기화학적 도핑 환경을 제어했다는 점에서 의미가 크다”며 “고신뢰성·저전력 유기 뉴로모픽 소자 설계를 위한 차세대 재료 전략을 제시했다”고 말했다.

이번 연구 결과는 차세대 소재·소자 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 온라인 게재됐다.