김현재 교수팀, 인간의 시각 시스템을 모방할 수 있는 뉴로모픽 어레이 개발

재료과학 분야 권위 있는 국제학술지 ‘ACS Nano’ 게재

[사진. 김현재 교수(왼쪽), 제1저자 강병하 박사]

전기전자공학과 김현재 교수 연구팀은 산화물 선택 트랜지스터(Select Transistor) 및 가시광 영역에서 동작 가능한 포토 트랜지스터(Photo Transistor)로 구성된 ‘8x8 뉴로모픽 능동 픽셀 이미지 센서 어레이(Neuromorphic Active Pixel Image Sensor Array, NAPISA)’를 제안함으로써 미래의 인공지능 눈으로의 적용 가능성을 입증했다.

이번 연구는 우리 대학교와 성균관대, 텍사스대(오스틴)의 공동연구로 진행됐으며, 김현재 교수가 공동 교신저자로, 강병하 박사(現 삼성전자 메모리사업부)가 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 기능성 신소재 분야 최고 권위지인 ‘ACS Nano(IF 15.881, JCR 상위 6.30%)’에 9월 28일 게재됐다.

인공지능(AI)은 방대한 데이터를 효과적으로 처리하고 대량의 정보를 신속하게 수집·저장할 수 있어 최근 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있다. 하지만 메모리 및 중앙처리장치(CPU)가 물리적으로 분리된 폰 노이만(von Neumann) 구조의 현 컴퓨터는 병목 현상으로 인해 높은 전력 소모를 겪어 AI 기술에서 효율적이지 못하다는 단점이 있다.

이에, 생체의 시냅스 기능 또는 신경 시스템을 모방해 높은 에너지 효율성과 병렬 계산이 가능한 '신경형 공학(Neuromorphic engineering)'이 대량의 데이터를 처리하기 위한 유망하고 효과적인 전략으로 제안됐다. 또한, 신경 시스템을 모방하는 다양한 신경 형태 소자가 동시에 제안돼 컴퓨팅 기술에 대한 새로운 가능성을 제공하고 있다. 특히, 자극이나 정보를 수신하고 해석하는 ‘인간 시각 시스템(Human Visual System)’의 기능을 모방하는 뉴로모픽 소자에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.

[그림. 산화물 선택 트랜지스터 및 가시광 영역에서 동작 가능한 포토 트랜지스터로 구성된 8x8 NAPISA 구조 및 시각 기억/망각 결과물]

본 연구팀은 인간의 시각 기억(Human Visual Memory)을 모방할 수 있는 인공지능 시각 시스템을 구현하기 위해 현재 디스플레이 산업에서 활용되고 있는 산화물 반도체를 활용해 ‘8x8 NAPISA’를 제안했다. NAPISA에 진공 공정인 스퍼터링 방식을 활용해 IGZO(Indium Gallium Zinc Oxide)를 증착함으로써 높은 균일성을 갖는 우수한 성능의 채널 층과 용액 공정의 일종인 스핀 코팅 방식으로 IZO(Indium Zinc Oxide)를 코팅함으로써 내부 결함을 유도해 PPC(Persistent Photoconductivity) 유발 층을 구성했다. 

그 결과, 소프트웨어나 시뮬레이션 없이 8x8 NAPISA에서 시각적 기억 및 망각 모드를 선택적으로 활성화함으로써 인간의 시각 기억을 모방할 수 있었다. 본 연구팀이 제작한 8x8 NAPISA는 향후 인공지능 눈을 구현하는 데 기여할 것으로 기대된다.

한편, 이번 연구 성과는 과학기술정보통신부-한국연구재단의 중견연구사업, 차세대 지능형 반도체 기술개발(소자)사업, 나노·미래소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다.

논문정보

● 논문제목: Neuromorphic Active Pixel Image Sensor Array for Visual Memory

● 논문 주소: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.1c06758