우리 학교 서형탁 교수 연구팀이 인간 생체 시각을 모사해 이미지를 저장하고 데이터 판별이 가능한 인공지능형 광전 메모리 소자를 개발하는 데 성공했다. 이에 인공신경형 시각 장치 개발뿐 아니라 지능형 광센서와 데이터 처리, 로봇 공학 등의 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. 

서형탁 교수(신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 사진 가운데) 연구팀은 광 이미지 신호를 감지하여 비휘발성 형태 데이터로 저장하고, 입력 신호에 따라 이미지 저장 프로그래밍이 가능한 광메모리 소자를 개발했다고 밝혔다. 이 소자는 투명성이 높고, 자립 전력 기능도 갖추고 있다. 

관련 내용은 ‘자립 전력 뇌 모사 시각 인지를 위한 고투명성 재정렬 비휘발성 멀티레벨 광전 메모리(Highly transparent reconfigurable non-volatile multilevel optoelectronic memory for integrated self-powered brain-inspired perception)’라는 논문으로 나노 분야 국제 학술지 8월27일 온라인판에 게재됐다. 우리 학교 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수(사진 오른쪽)와 대학원 석사과정의 임재성 학생(사진 왼쪽)이 연구에 함께 참여했다.

인간의 시각 인지 시스템은 실시간으로 광학 신호를 감지해 광 자극의 세기나 반복에 따라 광 신호를 차별적으로 인식한다. 받아들인 정보를 장·단기로 선택 저장할 뿐 아니라 중요 정보인지 아닌지를 판단할 수 있는 능력도 가지고 있다. 인간의 시각은 광학 정보를 포착, 광전 변환을 통해 적절한 크기의 전기 스파이크로 인코딩하고 이 정보는 뇌의 시각 피질로 전송되어 생체 시냅스의 네트워크에 저장된다. 

이렇듯 광 신호 감지와 정보 저장을 일체화한 생체 시각 인지 방식을 모사해 소자화하게 되면 지능형 시각 정보 처리가 가능해진다. 현 수준의 기술에서는 광 센서와 정보를 저장하는 메모리 소자가 분리되어 있다. 또 광 신호의 의미를 파악하기 위해 신호처리 소자도 별도로 필요해, 지능형 CCTV로 대표되는 고차원적 영상의 처리를 위해서는 복잡한 하드웨어의 구성이 필연적이다. 이러한 기술적 어려움을 타개하기 위해서는 궁극적으로 기존의 복잡한 회로를 대체할 수 있을 만큼 효과적이고 단순한 휴머노이드(Humanoid)  광전자 회로 설계가 필요하다. 복잡한 회로를 단순화하기 위해서는, 다양한 환경에 적응할 수 있고 정보를 차별적으로 판별해 저장할 수 있는 신호처리 및 메모리 저장 기능이 통합되어야 한다.

아주대 연구팀은 이 같은 한계를 극복하고 비휘발성 메모리 기능과 지능형 광센서를 통합 구현하기 위해 고품질 이산화티타늄 산화물(TiO2)로 나노 필름(광센서)을 만들고, 그 위에 니켈과 니켈산화물(NiO)이 혼합된 코어셸 나노컬럼 구조 연결층(메모리)을 만들었다. 그리고 니켈산화물 필름(광스위치)과 은나노선을 균일하게 배치하는 이종접합 소자를 최초로 제조, 상부층에 배치했다. 연구팀이 개발한 니켈산화물 나노컬럼은 광전류에 의해 발생한 광전하를 안정적으로 포집하고 저장할 수 있어 인공지능형 비메모리의 역할을 하는 핵심 소재다.

연구팀은 니켈과 니켈산화물이 혼합된 나노컬럼을 이용해 산소공공(금속 산화물의 결정에서 산소가 빠진 빈자리)의 분포를 제어, 안정성을 확보했다. 특히 니켈산화물(NiO) 나노컬럼의 폭은 20-30 나노미터 수준으로, 원자현미경을 이용한 광전류 측정에서 실제 30 나노미터 면적에서 광스위칭 특성을 안정적으로 보였으며 이는 1인치 면적당 716GB의 픽셀밀도를 얻을 수 있음을 의미한다.  

연구팀은 이번에 개발한 광소자를 통해 생체 시각 인지의 여러 기능을 모사하는 데 성공했다. 0.1초 단위로 입력되는 자외선 광 펄스 신호를 장기적으로 강화 또는 약화시켜 인공지능형 비휘발성 메모리 저장 및 프로그래밍을 구현할 수 있음을 확인했고, 광신호의 세기와 전압 극성 및 크기를 변수로 하여 다수준(multi-level)으로 광신호를 저장·판별할 수 있다는 점도 확인됐다. 연구팀의 광소자를 이용하면 같은 세기와 횟수의 광 펄스 신호일지라도 전압을 변조하여 데이터를 강화시키거나 약화시킬 수 있는데, 이는 인간 생체 시각 인지에서 반복적으로 인지된 시각 데이터가 오랫동안 기억되는 반면 일회성 시각 데이터는 금방 망각하게 되는 것과 동일한 효과를 냄을 의미한다. 연구팀은 실제 개발된 소자의 5x5픽셀 어레이를 구성하여 간단한 문자 판별을 시연, 이미지 판별이 가능함을 확인했다. 

서형탁 교수는 “인간의 시각 인지 시스템을 현재 기술 수준에서 집적회로 소자로 구현하기에는 너무나 복잡한 구조를 필요로 한다”며 “이번 연구를 통해 소자 레벨에서 보다 단순화된 메모리 통합형 광 센서를 개발하는 데 성공한 것으로, 앞으로 인공지능형 광인지 시스템 개발에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 

서 교수는 “추가 연구와 개발을 통해 궁극적으로는 지능형 CCTV와 데이터 처리, 로봇 공학 등의 분야에서 널리 활용이 가능할 전망”이라고 덧붙였다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 주관 중견·기본 기초연구지원사업의 지원으로 수행되었다.

* 링크 주소 : https://www.ajou.ac.kr/kr/ajou/news.do?mode=view&articleNo=113181