아주대 연구진이 인간 생체 시각을 모사해 자외선 영역의 광 데이터를 판별할 수 있는 지능형 광 신경 소자를 개발하는 데 성공했다. 이번 연구는 인공 신경형 시각 장치뿐 아니라 화재 감지를 비롯한 안전 관리와 의료 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 

서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 사진 오른쪽)와 쿠마 모히트(Kumar Mohit, 대학원 에너지시스템학과, 사진 왼) 교수 연구팀은 자외선 이미지 신호를 감지해 비휘발성 형태 데이터로 저장하고 판별할 수 있는 지능형 광 신경 소자를 개발했다고 밝혔다. 이 소자는 고신뢰성 갈륨 산화물을 활용해 노이즈가 매우 낮고 높은 민감도를 갖추고 있다. 

관련 내용은 ‘주의 기반 사물 식별을 위한 적응형 광 인공 뉴런(Adaptable photonic artificial neurons for attention-based object identification)’이라는 논문으로 나노 분야 저명 학술지 <나노 에너지(Nano Energy)> 1월 온라인판에 게재됐다. 아주대 대학원 석사과정의 김준모·김지수 학생도 연구에 함께 참여했다. 

인간의 시각 인지 시스템은 실시간으로 광학 신호를 감지하고 포착해, 광 자극의 세기나 반복에 따라 광 신호를 차별적으로 인식한다. 또 받아들인 정보를 장·단기로 선택 저장할 뿐 아니라 중요 정보인지 아닌지를 판단할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 과정은 인간의 시각이 광학 정보를 포착, 광전 변환을 통해 적절한 크기의 전기 스파이크로 인코딩하는 경로로 이루어진다. 해당 정보는 뇌의 시각 피질로 전송되어 생체 시냅스의 네트워크에 저장된다. 

이렇듯 광 신호 감지와 정보 저장을 일체화한 생체 시각 인지 방식을 모사해 소자화하게 되면 CCTV 등의 기기를 통한 지능형 시각 정보 처리가 가능해진다. 그러나 현재 기술에서는 광 센서와 정보를 저장하는 메모리 소자가 분리되어 있다. 또 광 신호의 의미를 파악하기 위해 신호처리 소자도 별도로 필요해, 지능형 CCTV 등을 통한 고차원적 영상의 처리를 위해서는 복잡한 하드웨어의 구성이 필연적이다. 복잡한 회로를 단순화하기 위해서는, 다양한 환경에 적응할 수 있고 정보를 차별적으로 판별·저장할 수 있도록 신호처리와 메모리 저장 기능이 통합되어야 한다.

아주대 연구팀은 기존의 한계를 극복하고, 최근 들어 활용 폭이 넓어지고 있는 자외선을 기반으로 지능형 광센서를 통합 구현하기 위해 차세대 고전력·고신뢰성 반도체 소재로 연구되고 있는 갈륨 산화물(Ga2O3)을 주목했다. 

연구진은 30나노미터(nm) 두께의 갈륨 산화물 박막을 광감지층으로 실리콘 기판 위에 증착한 광 다이오드 소자를 개발하는데 성공했다. 기존에 활용되던 갈륨 산화물층은 단결정 구조로 마이크로 미터(μm) 수준의 두꺼운 층이었으나, 연구팀은 실리콘 기판에 박막을 형성하여 기존 실리콘 집적회로에 통합시킴으로써 30나노미터 상당으로 두께를 줄일 수 있었다. 

서형탁 교수 연구팀은 광전류를 인공 신경의 신경전달물질과 같은 ‘자극’으로 활용하기 위해 광활성이 높은 베타상 구조의 박막에 인위적으로 박막 전체적으로 균일하게 분포한 결함을 도입했고, 각 결함의 물리적 근원을 규명했다. 또 광전하가 이 결함에 포획됨에 따라 광전류의 크기가 자극의 시간과 횟수에 의하여 강화 또는 약화 되는 학습기능을 구현하는 데 성공했다. 이는 인체 시신경의 작동원리와 유사하다. 

이번에 개발한 광소자를 통해 연구진은 생체 시각 인지에서 반복 노출과 강한 노출의 정보에 따라 정보를 차별적으로 판단·저장하는 여러 기능을 모사해냈다. 0.001초 단위로 입력되는 자외선 광 펄스 신호를 장기적으로 강화 또는 약화시켜 인공지능형 비휘발성 메모리 저장 및 프로그래밍을 구현할 수 있음을 보였고, 광신호의 세기와 전압 극성 및 크기를 변수로 하여 다수준(multi-level)으로 광신호를 저장·판별할 수 있다는 점도 확인했다. 연구팀은 실제 개발된 소자의 3x3픽셀 어레이를 구성하여 간단한 문자 판별을 시연, 이미지 판별이 가능함을 확인했다.

서형탁 교수는 “현재 기술 수준에서 인간의 시각 인지 시스템을 집적회로 소자로 구현하기 위해서는 굉장히 복잡한 구조의 설계가 필요하다”며 “이번 연구를 통해 대표적인 고신뢰성 차세대 전력 반도체 소재인 갈륨산화물을 이용, 소자 레벨에서 보다 단순화된 메모리 통합형 광 센서를 개발해낸 것이 매우 의미 있는 성과”라고 전했다. 

서 교수는 “이번에 개발한 광 신경 소자는 앞으로 자외선 영역의 인공지능형 광인지 시스템 개발에 활용될 수 있을 것”이라며 “추가 연구와 개발을 통해 궁극적으로는 지능형 화재 감지를 비롯한 안전 분야와 의료 및 자외선을 이용한 소재 합성이나 오존 살균 장치 등의 분야에서 널리 활용이 가능할 전망”이라고 덧붙였다. 

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 주관 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업과 중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다.

A: 인체 시각신경과 유사하며 광신호의 세기에 따라 인지할 수 있는 정도 조절

B: 위는 단면 전자현미경 사진이며 아래는 확대된 원자결정 사진

C: 레이저 광 조사 하에서 광전류가 어디에 형성되는지 전류 멥핑을 이용하여 관측

D: 문자 C와 T를 혼합하여 광입력 신호를 주었을 때 광 센서의 프로그램을 통해 C를 인지하거나 혹은 T를 인지 및 저장할 수 있고, 이를 적절한 시간 내에서 지우게 할 수도 있다.