Advanced Functional Materials 후면 표지 논문 선정

▲ 왕건욱 KU-KIST 융합대학원 교수(왼쪽, 교신저자), 함성길 학생(오른쪽, 제1저자)

본 학회 회원인 고려대 KU-KIST 융합대학원 왕건욱 교수팀은 최근 차세대 태양전지 소재로 각광받는 유무기 할라이드 페로브스카이트를 이용하여 뉴러트렌스미터 (Neurotransmitter) 중 하나인 도파민의 기작을 모사할 수 있는 뇌-모방 전자소자를 개발했다.

일반적으로 도파민 분비는 중독, 즐거움, 동기를 가지는, 즉 사람들이 어떤 행위를 반복하게 하는 주요 메커니즘 중 하나로 알려져 있다. 최근 연구에 따르면 도파민의 분비가 새로운 환경 또는 빛이 있는 환경에서, 학습을 가속화하거나 적응능력을 향상시키는 원인이 된다는 보고가 있었는데, 고려대 연구팀은 이러한 생물학적인 기작을 모사하여, 자연광 빛에 의해 학습 가속화가 가능하며, 에너지 효율을 높일 수 있는 신개념 인공시냅스 전자소자를 개발했다.

시냅스 소자는 뉴런과 뉴런 사이 접합 부위인 시냅스의 생물학적 기능을 모방한 소자다. 뇌에서 정보를 전달하는 시냅스의 화학적 정보시스템은 매우 적은 에너지로도 고도의 병렬 연산을 처리할 수 있어 시냅스 모방소자의 연구가 중요하다.

연구팀은 유무기 할라이드 페로브스카이트의 아이오딘 공공결함(Vacancy defect) 필라멘트를 전기장으로 형성/소멸하며 전기적 저항 정보를 여러 단계로 저장할 수 있는 갖는 2단자(2-terminal) 멤리스터 구조를 활용했다. 또한 이를 통해 뉴런 간의 시냅스 연결강도를 조절해 기억을 저장하는 장기강화작용, 기억을 지우는 장기억제작용 등 기억의 생성, 삭제 과정인 시냅스 가소성을 구현하고 정보저장, 기억 및 학습기능이 가능한 뉴로모픽 기술에 활용 가능성을 제시했다.

특히, 기존 전기적 자극을 이용한 구동방법에서 광 보조효과를 더해 아이오딘 공공결함 이동에 필요한 활성화에너지를 낮추는 고차원 구동 시스템은 시냅스 가소성의 역치를 낮추어 기억, 학습을 돕는 역할을 하고, 초기 학습단계에서 2,600배 이상의 에너지 소모 절감효과를 증명하였으며, 상대적으로 적은 학습 epoch임에도 80 % 가 넘는 패턴인식 정확도를 증명했다.

이는 향후 저전력, 고효율 뉴로모픽 기반의 이미지 인식, 기계학습 등이 가능한 인공지능 하드웨어 기술 개발의 초석이 될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 높이 평가받아 재료공학 분야 권위 학술지 중 하나인 Advanced Functional Materials (impact factor : 13.325)에 2019년 01월 30일에 정식 게재되었고 후면 표지로 선정됐다.

이번 연구는 한국연구재단의 이공분야 개인기초연구사업 (신진연구, NRF-2016R1C1B2007330), KU-KIST School 사업, 고려대학교 미래창의연구사업 (KU-FRG) 및 삼성전자의 지원 아래 수행됐다.

-논문명 : Photonic Organic Halide Perovskite Artificial Synapse Capable of Accelerated Learning at Low Power Inspired by Dopamine-facilitated Synaptic Activity,

-저자정보 : 함성길 (고려대, 제1저자), 최상현 (고려대), 조해인 (고려대), 나석인 (전북대), 왕건욱 (고려대, 교신저자) 총 5명

□그림설명

▲ (그림) 유무기 할라이드 페로브스카이트 기반 인공시냅스 개략도와 구동원리(Ag/CH3NH3PbI3). 광 보조 효과로 소자내에 생성되는
광 전계가 아이오딘 공공결함의 이동을 도와주고, 전도성을 결정하는 필라멘트를 생성한다.

-출처: 고대뉴스