국립금오공과대학교와 서울과학기술대학교, 가천대학교 공동 연구팀이 인간 뇌의 주름 구조를 모사해 인공 신경소자의 메모리 성능을 4배 이상 끌어올리는 데 성공했다. 사진 왼쪽부터 김대건 가천대 교수, 배근열 금오공대 교수, 이은호 서욱과기대 교수. /국립금오공과대

[더팩트 | 구미=정창구 기자] 국립금오공과대학교와 서울과학기술대학교, 가천대학교 공동 연구팀이 인간 뇌의 주름 구조를 모사해 인공 신경소자의 메모리 성능을 4배 이상 끌어올리는 데 성공했다.

이번 연구 성과는 재료과학 분야 SCI급 국제 학술지인 Small(Impact Factor 12.1, 상위 7.8%)의 표지논문으로 선정돼 우수성과 독창성을 인정받았다.

연구는 배근열 국립금오공과대학교 교수, 이은호 서울과학기술대학교 교수, 김대건 가천대학교 교수 연구팀이 공동 수행했다.

논문 제목은 'Brain-Inspired Topological Surface Modulation for Advanced Nonvolatility in Organic Artificial Synapses(유기 인공 시냅스의 향상된 비휘발성을 위한 뇌모사형 표면 위상 조절)'이다.

재료과학 분야 SCI급 국제 학술지 Small(Impact Factor 12.1, 상위 7.8%)의 표지논문(Back Cover)으로 선정돼 우수성과 독창성을 인정받았다. /금오공대

◇대뇌 ‘주름 진화’에서 착안…장기 기억 능력 4배 향상

연구팀은 인간 대뇌 피질이 단순한 부피 확장이 아닌 ‘주름 형성’을 통해 신경세포 간 접점을 극대화하고 지각 능력을 높였다는 점에 주목했다.

이러한 뇌의 구조적 진화를 전자소자 설계에 적용한 것이 이번 연구의 핵심이다.

이를 위해 고분자 반도체 박막에 기계적 압축을 가해 미세한 주름 구조를 형성하고, 박막 내부 결정 구조를 정밀 제어했다.

그 결과 형성된 압축성 결정립(crystallite)이 이온을 강하게 고정하면서, 전기화학트랜지스터 기반 인공 시냅스 소자의 장기 기억(비휘발성) 특성이 기존 대비 4배 이상 향상된 것으로 확인됐다.

전기화학트랜지스터 기반 인공 시냅스는 전해질 내 이온 이동으로 전류 흐름을 조절하는 구조다. 이온이 소자 내부에 잔존하면 기억이 형성되고, 외부 게이트 전압에 따라 전도도가 변화하면서 학습 효과가 구현된다.

낮은 전력으로 구동 가능하고 유연한 유기 소재로 제작할 수 있어 차세대 인공지능 하드웨어로 주목받고 있다.

TOC image. 뇌 주름 구조 모사를 통한 유기반도체 전기화학트랜지스터의 메모리 성능 4배 향상된 것으로 확인 됐다. /금오공대

◇학습 정확도 140% 향상…차세대 AI 하드웨어로 확장

개발된 주름형 인공 시냅스 소자는 실제 뇌 시냅스의 주요 학습 메커니즘을 폭넓게 구현했다.

쌍자극 촉진(Paired-Pulse Facilitation), 자극 강도 의존 가소성(SADP), 시간·빈도·횟수·지속시간 의존 가소성(STDP, SRDP, SNDP, SDDP) 등 총 6가지 핵심 기능을 모사하며 실제 신경 시냅스에 준하는 학습 거동을 보였다.

특히 인공지능 신경망 시뮬레이션 결과, 주름형 소자 기반 인공 시냅스는 기존 평면 소자 대비 140% 이상 높은 학습 정확도를 기록했다. 단순한 소재 개선을 넘어, 뇌의 구조적 진화를 전자 하드웨어 차원에서 재현한 혁신적 성과라는 평가다.

연구팀은 이번 기술이 고분자 기반 유기소자의 결정 구조를 기계적으로 제어해 전자적 기억 성능을 극대화한 최초 사례라고 설명했다. 향후 다양한 고분자 시스템과 전자 구조로 위상 제어 개념을 확장해, 자가학습형 센서 네트워크와 차세대 인공지능 반도체 개발로 연구를 이어갈 계획이다.

한편 이번 연구는 한국연구재단, 교육부, 산업통상자원부의 지원을 받아 수행됐다.

tk@tf.co.kr

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