서울과기대 이은호 교수팀, AI용 유기 반도체 소자의 이온 수송 특성 제어방법 제시

서울과학기술대학교는 화공생명공학과 이은호 교수 연구팀이 국립금오공과대학교 소재디자인공학과 배근열 교수 연구팀과 함께 인공지능(AI)용 유기 반도체 소자의 이온 수송 특성을 제어하는 간편하면서도 효과적인 새 접근법을 제시해 저명한 국제학술지 '머티리얼스 호라이즌'의 표지논문으로 선정됐다고 17일 밝혔다.

AI를 위한 지능형 반도체 소자는 복잡한 연산과 학습을 에너지 효율적으로 수행할 수 있어 유망한 차세대 반도체 후보로 꼽힌다.

하지만 연산·학습에 대한 선형성이 낮아 이를 보정하기 위한 추가 모듈이 필요하다. 이는 전력 소모를 증가시켜 선형성이 우수한 AI용 반도체 소재 개발이 필수적이다.

다양한 소재 중 유기 반도체는 저렴한 비용과 특성 변조가 비교적 자유롭다는 장점이 있어 주목받는다. 다만 지금까지 제안된 유기 인공 시냅스 소재 연구는 이온 수송 특성을 제어하기 위해 후처리 공정이나 별도의 이온조절층 설계를 포함하고 있어 공정의 복잡성 증가와 함께 반도체 소재의 특성 저하를 유발할 수 있다는 문제점들이 존재했다.

연구팀은 친수성 광가교제를 이용해 유기반도체층을 가교시킴으로써 이온이 접근할 수 있는 영역을 넓히고, 가교 밀도를 조절해 흡착된 이온이 전해질로 역확산되는 속도를 제어하는 방법을 통해 유기 인공 시냅스 소자의 이온 수송 특성을 제어했다. 이를 통해 유기 인공 시냅스 소자에서 다단계로 조절 가능한 비휘발성 특성과 함께 선형적인 전도도 변조를 유도할 수 있었다.

연구진은 정교하게 제어된 시냅스 특성이 AI 학습에 미치는 이점을 확인하기 위해 손글씨 인식과 사물 분류 시뮬레이션을 진행했다. 그 결과 90% 이상의 높은 정확도를 토대로 AI용 반도체 소자로의 응용 가능성을 확인했다.

이 교수는 "이번 연구는 유기 인공 시냅스 소자에서 복잡한 공정 없이 이온 수송 특성을 제어할 수 있음을 밝힌 것"이라며 "후속 연구를 통해 높은 성능과 신뢰성을 갖춘 AI용 반도체 소재·소자 개발에 힘쓰겠다"고 말했다.

이번 논문(유기 시냅스 소자의 선형성 향상을 위한 가교 유도 음이온 수송 제어)은 재료과학 분야 국제학술지 '머티리얼스 호라이즌'에 표지 논문으로 지난 7일 게재됐다.

이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.