생체신호 감지, 이미지 인식 등 다양한 분야에서의 실질적 응용 가능성
뉴로모픽 센서·AI 컴퓨팅 응용 기대
유호천 교수(왼쪽 첫 번째), 이은광 교수(왼쪽 두 번째), 이원우 석박통합과정생. (사진=한양대 제공) *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한양대 융합전자공학부 유호천 교수와 부경대 화학공학부 이은광 교수 공동 연구팀은 '자유롭게 분리할 수 있고, 재사용이 가능한 유기 전해질 트랜지스터(Detachable and Reusable Organic Electrolyte Transistor)'를 개발했다고 3일 밝혔다.
기존 유기 전해질 트랜지스터(OECT)는 소자의 구조적 특징으로 인해 소자 수명이 짧아 장기적인 사용에 한계가 있었다.
이에 연구팀은 반도체를 선택적으로 교체할 수 있는 모듈형 트랜지스터 구조를 설계했다.
이번에 개발된 반도체는 'π-Ion Film'이라는 이름으로 내부에 금속 메시(mesh) 지지체를 삽입해 기계적 강도를 높였다. 더해 별도의 접착제 없이 다양한 기판에 부착할 수 있도록 설계됐다.
기존 유기 전해질 트랜지스터(OECT)는 소자의 구조적 특징으로 인해 소자 수명이 짧아 장기적인 사용에 한계가 있었다.
이에 연구팀은 반도체를 선택적으로 교체할 수 있는 모듈형 트랜지스터 구조를 설계했다.
이번에 개발된 반도체는 'π-Ion Film'이라는 이름으로 내부에 금속 메시(mesh) 지지체를 삽입해 기계적 강도를 높였다. 더해 별도의 접착제 없이 다양한 기판에 부착할 수 있도록 설계됐다.
(a)제안 소자의 소자 구조도 및 분리할 수 있는 유기 전해질 반도체 교체 개략도. (b)바이오 센서에 응용하여 고혈압 감지 회로 개략도. (c)소자의 시냅스 특성을 활용한 레버저 컴퓨팅 응용 연구 이미지. (사진=한양대 제공) *재판매 및 DB 금지
연구팀은 또한 해당 소자가 이온 주입 특성에 기반해 생물학적 시냅스를 모방하는 뉴로모픽 소자로도 확장할 수 있음을 확인했다. 시냅스 특성을 활용해 일정 횟수 이상의 신호가 감지될 경우 고혈압을 판별하는 뉴로모픽 센서 회로를 구현했다.
더해 4비트 인코딩 방식의 레저버 컴퓨팅(Reservoir Computing)을 통해 손글씨처럼 기존 컴퓨터가 인식하기 어려운 이미지도 높은 정확도로 분류할 수 있음을 입증했다.
공동연구팀은 "생체신호 감지, 이미지 인식 등 다양한 분야에서의 실질적 응용 가능성을 확인했다"며 "향후 저전력·장시간 구동 트랜지스터, 친환경 전자 플랫폼, 차세대 지능형 센서 소자 개발을 위한 전략 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 정보통신방송혁신인재양성(인공지능반도체고급인재양성) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
더해 4비트 인코딩 방식의 레저버 컴퓨팅(Reservoir Computing)을 통해 손글씨처럼 기존 컴퓨터가 인식하기 어려운 이미지도 높은 정확도로 분류할 수 있음을 입증했다.
공동연구팀은 "생체신호 감지, 이미지 인식 등 다양한 분야에서의 실질적 응용 가능성을 확인했다"며 "향후 저전력·장시간 구동 트랜지스터, 친환경 전자 플랫폼, 차세대 지능형 센서 소자 개발을 위한 전략 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 정보통신방송혁신인재양성(인공지능반도체고급인재양성) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
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