인하대학교는 12일 이문상, 함명관 신소재공학과 교수팀이 중앙대 손형빈 교수팀과 함께 세계 최초로 화합물반도체를 기반으로 뇌의 기능을 모방한 광전자 인공 시냅스소자를 개발했다고 밝혔다.

특히 이번 개발은 기존 반도체소자의 한계를 뛰어넘는 초고속, 초저전력 뉴로모픽 반도체 개발을 앞당길 수 있는 연구성과로 기대된다.

인하대에 따르면 연구진은 LED나 레이저 등에 사용되는 물질인 질화알루미늄 (AlN) 화합물반도체를 이용해 인공시냅스를 구현하고 전기적 신호를 사용하는 기존 반도체와는 달리 빛과 전기 신호를 함께 이용해 인공시냅스소자의 신호전달 연구를 수행했다.

또한 연구팀은 화합물반도체소자의 결함에 따른 인공시냅스소자의 학습능력을 평가해 화합물반도체 소재와 인공시냅스 소자의 특성간의 관계를 연구했다.

이번에 제안된 인공시냅스 소자는 인체의 시냅스 가소성 특성에 따라 기억, 학습이 가능한 특성을 보였으며 인공시냅스 물질인 질화알루미늄 내의 얕은 결함준위 밀도(shallow trap state)를 감소시킨 인공시냅스소자의 학습능력이 92% 인식률로 결함준위밀도가 높은 소자의 인식률 85%에 비해 훨씬 향상될 수 있다는 것도 밝혀냈다.

 
이 연구는 기존 반도체 공정에 그대로 사용할 수 있으며 대면적 공정이 가능한 화합물반도체를 이용하고 빛과 전자를 활용한다는 점에서 AI를 활용한 태양광에너지소자, 이미지센서, 광검출기 등 다양한 분야로 응용될 수 있다는 점에 큰 의미가 있다.

이와 함께 빛을 신호전달물질로 이용하기 때문에 낮은 구동전력과 초고성능의 지능형반도체소자를 구현할 수 있다는 점이 크게 부각된다.

이 연구결과는 나노 분야의 세계 최고 학술지인 나노 레터스(Nano Letters) 온라인판에 지난달 30일 표지 논문으로 선정돼 게재됐다.

제1저자는 인하대 신소재공학과 이문상 교수이며 중앙대 손형빈 교수, 인하대 신소재공학과 함명관 교수가 공동 교신저자이다.

이문상 인하대 신소재공학과 교수는 “이번 연구성과는 현재 반도체공정에 바로 적용할 수 있는 화합물반도체를 광전자 인공시냅스소자로 구현하고 그 구동 메커니즘을 규명했다는 데 큰 의의가 있다”며 “차세대 인공지능컴퓨팅에 사용될 수 있는 화합물반도체 뉴로모픽소자를 구현하고 특성을 향상 및 다양한 인공지능 응용분야에 적용시킬 수 있는 토대를 만든 연구결과”라고 말했다.

인하대 신소재공학과 함명관 교수는 “화합물반도체와 빛을 이용한 인공시냅스소자를 처음 입증한 결과이고 뉴로모픽 분야의 큰 진전”이라고 밝혔다