신소재공학과 권오준 학생(4학년, 지도교수 조병진)이 SCIE급 국제 저명 학술지에 제1저자(공동1저자 성균관대학교 김지훈(석사 1년), 재료연구소 김용훈 선임연구원)로서 논문을 게재하는 쾌거를 이뤘다.

권오준 학생의 연구논문인 ‘알루미늄 나노파티클이 삽입된 IGZO 반도체 트랜지스터 소자의 시냅스 가소성 제어(Modulation of Synaptic Plasticity Mimicked in Al Nanoparticle-Embedded-IGZO Synaptic Transistor)’가 지난 4월 14일(화)자로 발행된 신소재 분야 세계적 학술지 ‘어드밴스드 일렉트로닉 머티리얼즈(Advanced Electronic Materials)’의 최신호에 게재됐다.

최근 인공지능 연구의 발달과 함께 뉴로모픽(신경모방) 반도체 연구가 전세계적으로 활발하게 이루어지고 있는데, 특히 뉴로모픽 반도체는 뇌의 효율적인 정보처리 메커니즘을 모방하는 차세대 반도체 소자로 신경 시냅스의 다양한 전기적 특성들을 고체 소자로 모방하는 시냅스 소자 기술이 핵심이다.

보통 시냅스 특성을 구현하기 위해 수소 또는 이온 운동을 기반으로 하는 전해질 층이 주로 활용되었는데 전기적인 안정성과 CMOS공정 호환성이 떨어져 높은 직접도를 실현하기 어렵다는 단점이 있었다.

권오준 학생 연구팀은 이를 보완하고자 플래쉬 메모리 구조의 플로팅 게이트 구조에 착안, 알루미늄 금속 파티클을 시냅스 소자 개발에 활용하였고 나노 입자의 두께 조절만으로 시냅스 가소성(저항변화) 특성이 정밀하게 제어가 가능하다는 것을 최초로 보고했다.

개발된 소자를 뉴로모픽 하드웨어에 적용하게 되면 비정형의 글자 패턴에 대한 인식도를 95%이상까지도 증가시킬 수 있다는 것을 정보통계학과의 허태영 교수(공동교신저자) 연구진과의 공동 연구한 시뮬레이션 결과를 통해 다시 한 번 입증했다.

연구를 지도한 조병진 신소재공학과 교수는 “일반적으로 학부생이 SCIE급 논문에 공동저자로 포함되는 경우는 있으나 주도적인 연구를 통해 제1저자로 논문에 개재되는 경우는 드물어 의미가 상당하다”며 “이번 연구는 시냅스 특성을 정밀하게 제어할 수 있는 시냅스 소자 개발과 이를 통해 높은 인식률을 가진 뉴로모픽 하드웨어 구현이 가능하다는 점에 연구의 의의가 있다. 관련 기술은 궁극적으로 가까운 미래에 에지 컴퓨팅 또는 다양한 인공지능 기반 하드웨어 플랫폼에 탑재가 가능한 후보 기술군으로서 그 활용가치가 상당할 것”이라고 밝혔다.

 

 

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