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동국대 김성준 연구팀, 투명 전극 광 뉴로모픽 메모리 소자 개발

등록일 2025.05.30. 조회 81

- 전기·가시광 자극 모두 반응하는 광 강유전체 멤리스터 구현
- RGB 컬러 인식 가능한 물리적 축적컴퓨팅 기반 AI 시스템 제안
- ‘Nano Energy’에 연구 성과 게재

 

1. 왼쪽부터 박우현 동국대석사과정생(전자전기공학과), 김기문 석사과정생(전자전기공학과), 김성준 교수


동국대학교(총장 윤재웅)는 전자전기공학과 김성준 교수 연구팀(제1저자 박우현 석사과정생, 공동 제1저자 김기문 석사과정생, 교신저자 김성준 교수)이 투명 전극을 활용해 광 기반의 인공지능 신경망을 구현하는 광 강유전체 멤리스터(Optical Ferroelectric Memristor, OFM) 소자를 개발했다고 밝혔다.

 

이번 연구결과는 <HfAlOx-based optical ferroelectric memristor with transparent electrode for RGB color image classification via physical reservoir>라는 제목으로 에너지 및 나노 분야의 저명한 국제학술지 「Nano Energy (IF=16.8)」에 2025년 5월 온라인 게재됐다.

 

연구팀이 개발한 OFM 소자는 전기 자극과 함께 가시광선(RGB) 자극에도 반응해 시냅스 가소성을 모사할 수 있다. 또한, 물리적 레저버 컴퓨팅(Physical Reservoir Computing)을 통해 컬러 이미지 분류까지 가능한 점이 특징이다. 연구팀은 기존 흑백 기반 뉴로모픽 하드웨어의 한계를 극복하고, 저전력·고효율 AI 연산 플랫폼으로서의 가능성을 제시했다.

 

개발된 OFM 소자는 하프늄-알루미늄(HfAlO) 강유전체를 기반으로 하며, 인듐주석산화물(ITO) 투명전극을 적용해 635, 520, 405nm의 RGB 파장 빛에 선택적으로 반응한다. 이를 통해 단기 기억, 시냅스 가중치 조절 등 가시광 영역 전체를 아우르는 다양한 광 시냅스 특성을 구현했다. 연구 결과에 따르면, MNIST 숫자 이미지 및 Fruits-360 컬러 과일 이미지 데이터셋(Data Set)에서 높은 인식률(최대 97.99%)을 기록했다.

 

김성준 교수는 “이번 연구는 박우현 학생과 김기문 학생이 소자 제작 및 시뮬레이션을 주도적으로 수행한 결과”라며, “광 및 전기 자극에 모두 반응 가능한 차세대 OFM 소자는 뉴로모픽 AI 반도체 및 인센서 AI 컴퓨팅 시스템에 핵심 기술로 활용될 수 있다”고 밝혔다.

 

한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구 사업 「축적컴퓨팅 구현을 위한 리텐션 조절 가능한 하프늄 기반 강유전체 소자 기술 및 수직적층 집적공정 개발」과 글로벌 기초연구실 「뉴로모픽 기술 기반 모빌리티 배터리 PHM 글로벌 기초연구실」의 지원을 받아 수행됐다.

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