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| ▲ 연구 결과의 개념도 및 분자 농도에 따른 전도도 제어 결과 |
[뉴스스텝] 경상국립대학교공과대학 나노신소재융합공학과 박준홍 교수(생체모방 반도체 연구실) 연구팀은, 인간의 후각과 두뇌를 모방하여 다양한 환경에서 발생 가능한 극미량의 유해원을 인지하고 학습하는 뉴로모픽 반도체 기술을 개발했다.
실내에서의 이산화탄소 중독 및 독성 가스에 의한 산업 재해 등 유해 분자는 인간의 감각으로 이상 현상을 인지할 때 이미 인체에 회복 불가능한 피해를 일으킨다.
따라서 해당 유해원에 대한 고감도 모니터링과 신속한 대응이 요구되지만, 대기 환경에서의 복잡한 분자 확산 거동으로 인해 배출원에 대한 정량화와 함께 신속한 초동 대처에 기술 난제가 발생한다.
이를 극복하기 위해 인간의 인지와 사고 처리 기능을 모방하면서도, 높은 민감도를 가진 자율구동 로봇을 활용하는 것이 제안되고 있다.
이에 따라 입력되는 대량의 정보를 초고속으로 정확하게 처리하여 전달하는 반도체 기술의 중요도가 높아지고 있다.
특히 인간의 후각처럼 유해원과 위험 상황을 정확하게 인식하고 이해하기 위해서는 대기상의 농도, 확산 거동 등에 대한 비정형 데이터를 직접 처리하여, 신호 손실 억제뿐만 아니라 정보의 디지털 변환을 최소화하여 신호 손실과 함께 에너지 소모도 억제해야 한다.
경상국립대학교 박준홍 교수 연구팀은 인간의 후각까지 모방하기 위해 반데르발스 소재인 산화 맥신(Mxene)을 활용하여, 분자의 흡착·탈착에 따른 소자 저항 특성의 준-가역적 제어와 분자 농도에 대해 다진법 연산이 가능한 ‘케미멤리스터’를 제시했다.
특히 반도체 표면에 흡착된 이산화탄소(CO2)의 극성과 흡착량에 따라 전송되는 전하의 흐름이 조절 가능하다는 점에 착안하여, 화학적 자극에 의해 변조된 반도체 소자 레벨에서 분자 정보를 인지하고 학습 기능을 구현하는 데 성공했다.
또한 분자 농도별 정밀한 전도도 특성 제어와 높은 데이터 인식률을 구현했다.
그 결과 기존에 별도의 분리된 소자 모듈을 통해 구현 가능했던 기술과 비교하여, 분자 인식-학습-연산 기능을 단일 소자에서 처리 가능토록 개발된 기술을 통해 집적도와 정보 처리 효율을 크게 향상시킬 수 있었으며, 유연 소자로도 구현이 가능하여, 향후 곡면이 있는 다양한 체계에 적용이 가능하다.
연구 책임자인 박준홍 교수는 “대기상 복잡하게 확산 거동하는 유해 분자의 농도 및 확산 경로를 학습할 수 있는 인공 뉴런 소자를 구현하는 데 성공했다. 이는 높은 집적도와 효율로 정보가 처리되는, 저전력 구동의 인공 신경망을 구현한 것이다.”라고 설명하고 “산업 현장 또는 대기 환경 감시용 휴머노이드 로봇 등에 활용이 가능하다.”라고 말했다.
이번 연구는 저명 국제 학술지 《케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)》(IF: 13.2) 10월 온라인판에 게재됐다.
연구는 한국연구재단 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행했다(논문명: 생물학적 후각을 모방하기 위해 분자 스위칭된 다진법 연산의 산화 맥신 케미멤리스터(Molecularly Triggered Multilevel Conductance of Oxidized MXene Chemimemristor, Mimicking Biological Olfactory System at Single-Device Level).
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