- 촉각 정보를 감지-학습-인지-추론-판단할 수 있는 인공지능 소자 개발
- 배터리 없이 작동하는 차세대 뉴로모픽 기술을 제시
- 재료·나노과학 분야 세계 최상위 학술지 Advanced Materials 게재

▲ 왼쪽부터 시스템반도체학부 이세준 교수, 이영민 교수, 조한성 석사과정생

동국대학교(총장 윤재웅)는 본교 시스템반도체학부 연구팀(제1저자 조한성 석사과정생, 교신저자 이세준 교수, 공동교신저자 이영민 교수)이 사람의 신경 시냅스처럼 스스로 학습하고 기억하며, 인지된 정보를 스스로 추론할 수 있는 ‘차세대 인공지능 웨어러블 전자소자’를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 촉각 신호와 같이 생체에서 발생할 수 있는 기계적 에너지를 이용하여 스스로 학습하는 인공지능 전자소자라는 새로운 접근을 제시해 기대를 모은다.

연구팀이 개발한 인공지능 소자는 기계적 움직임에서 발생하는 에너지를 전기 신호로 변환해 외부 전원 공급 없이도 동작하며, 동시에 사람의 신경 시냅스처럼 스스로 외부 신호를 감지-학습-인지-추론-판단하는 기능을 갖는다. 사람의 피부가 촉각을 감지하듯이, 외부 접촉이나 움직임으로부터 발생한 에너지를 활용해 스스로 촉각 정보를 감지-학습-인지-추론-판단할 수 있다. 

특히, 이번 기술은 배터리 없이 작동할 수 있는 자가발전 웨어러블 인공지능 전자소자로 주목받는다. 또한, 개발된 인공지능 소자는 사람의 기억 과정과 유사하게 정보를 단계적으로 저장하고 학습하는 특성을 보였다. 연구팀은 “인간의 신경 시스템을 모방한 ‘뉴로모픽 인공지능 기술’로의 활용 가능성을 제시했을 뿐 아니라, 사람의 움직임을 구분하는 ‘웨어러블 인공지능 센서로의 응용 가능성’을 보여준 것”이라고 설명했다. 연구팀은 향후 이 기술이 웨어러블 인공지능 기기, 전자피부, 차세대 인간-기계 인터페이스 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대하고 있다.

연구팀 리더인 이세준 동국대 시스템반도체학부 교수는 “이번 연구는 사람의 감각과 학습 기능을 동시에 모방할 수 있으며, 특히 배터리 없이 작동하는 차세대 뉴로모픽 기술을 제시한 것”이라며, “향후 배터리 없이 작동하는 생체신호 구동형 스마트 헬스케어 기기 등의 개발에 중요한 기반이 될 것”이라고 설명했다.

해당 연구 결과는 ‘Self-Powered Flexible Triboelectric-Gated Ion-Gel Transistor for Neuromorphic Tactile Sensing and Human Activity Recognition’라는 제목으로 재료·나노과학 분야 세계 최상위 학술지 Advanced Materials(IF : 26.8 / JCR 상위 2.1%)에 2026년 3월 온라인 게재됐다.

한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 핵심연구(RS-2023-NR076644)와 교육부 4단계 BK21 사업(2120231314742)의 지원을 통해 수행되었다.