김기현 전북대 교수 /© 뉴스1
김 교수팀에 의해 개발된 기술은 다공성 세라믹 구조체인 ‘졸-겔 실리케이트’란 물질이 핵심이다. ‘졸-겔 실리케이트’은 물질 내부에 도핑 된 이온들은 입력신호에 의해 구멍들 사이를 자유롭게 이동하다가 다시 원래의 자리로 돌아가는데, 이 때 지연이 발생하면서 데이터 저장효과를 유발한다.
특히 단일 소자에서 정보를 저장함과 동시에 학습을 통해 정보를 처리할 수 있다는 장점이 있다. 또 나노선 채널과 가까운 위치의 졸-겔 실리케이트 필름 위에 신호입력 단자를 여러개 만들어 뉴로모픽 연산을 위한 병렬타입의 신호 인공 신경망 구현도 가능하다.
이 연구결과는 세계적인 전자소자 분야 학술지인 ‘네이처 일렉트로닉스’에 게재됐다.
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김기현 교수는 “개발된 뉴로트랜지스터는 전통적인 전계효과 트랜지스터를 기반으로 제작된 인공 시냅스 소자이며, 필름 내의 이온에 따라 시냅스 가소성을 제어함으로써 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다”고 설명했다.
한편, 이번 연구는 독일 드레스덴 공대, 헬름홀츠 드레스덴 로센도르프센터 연구팀과 공동으로 진행됐다.
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