HfOx 전하 트랩층과 유기 반도체 직접 결합… 유연성·안정성 한계 극복
물리적 리저버 컴퓨팅(PRC) 적용, 생체 신호 처리 및 손동작 인식 성공
국제 저명 학술지 ‘npj Flexible Electronics’ 게재... IF 15.4, JCR 상위 1.8%
서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부 박동욱 교수와 김윤 교수 연구팀이 차세대 웨어러블 및 바이오 통합 컴퓨팅을 위한 '유무기 하이브리드 전하 트랩 시냅스 소자'를 성공적으로 개발했다.
이번 연구는 생체 시냅스의 핵심 동작을 성공적으로 모방하고, 물리적 리저버 컴퓨팅(PRC, Physical Reservoir Computing) 기반의 시간 정보 처리용 하드웨어로서의 우수한 성능을 입증했다. 연구 결과는 학술적 가치를 인정받아 국제 저명 학술지 ‘npj Flexible Electronics’에 게재됐으며, 해당 학술지는 IF 15.4, JCR 상위 1.8%를 기록하고 있다.
연구팀은 기존 뉴로모픽 소자의 유연성 부족과 안정성 한계를 극복하기 위해, 무기물 채널 트랩층(HfOx)과 유기 반도체 채널(DPP-DTT)을 유연 생체적합 기판(Parylene-C)에 제작하는 하이브리드 구조를 적용했다. 제안된 소자는 유기 반도체의 우수한 유연성과 무기물의 높은 안정성을 동시에 확보하며, 유무기 계면에 형성된 풍부한 전하 트랩을 통해 채널 전하의 자발적 트랩 및 방출이 반복되는 과도적 전하 트랩/디트랩 메커니즘을 구현했다. 이 동작 원리는 뇌 시냅스의 일시적 전도도 변화와 본질적으로 동일하며, 이를 통해 생물학적 시냅스의 핵심 특성인 단기 가소성(STP, Short-Term Plasticity)을 성공적으로 모사했다.
나아가 연구팀은 이를 기반으로 물리적 리저버 컴퓨팅(PRC) 시스템을 구축하고 표면 근전도(sEMG) 신호 처리에 적용했다. 그 결과 약지(87.0%) 및 새끼손가락(87.4%) 굴곡을 포함해 복잡한 손동작을 높은 정확도로 분류했으며, MNIST 숫자 분류에서도 높은 인식 성능을 보였다.
이번 연구에서 서울시립대 김경빈 연구원(공동 제1저자)은 유무기 하이브리드 시냅스 소자의 설계 및 제작 공정 전반을 담당하고, 단기 가소성 특성 측정과 소자 물리 분석 등을 수행했다. 김보람 박사(공동 제1저자)는 소자의 비선형 동적 특성을 기반으로 물리적 리저버 컴퓨팅 시스템을 설계하고, MNIST 숫자 분류 및 sEMG 기반 손동작 인식 시뮬레이션을 주도했다.
박동욱 교수(교신저자)는 “이번에 개발한 하이브리드 소자는 유기물의 우수한 유연성과 무기물의 신뢰성을 결합하여, 기존 컴퓨팅 방식의 폰 노이만 병목 현상을 극복할 수 있는 저전력·고효율 해결책을 제시했다”라며 연구 의의를 설명했다.
이어 김윤 교수(교신저자)는 “실시간으로 변화하는 복잡한 생체 신호를 효과적으로 처리할 수 있음을 입증한 만큼, 향후 엣지 컴퓨팅, 실시간 신호 분석 및 적응형 센싱 시스템 등 차세대 유연 뉴로모픽 하드웨어의 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 기대감을 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단(NRF)의 글로벌기초연구실지원사업, 중견연구, 국가아젠다연구 과제의 지원을 받아 수행됐다. 또한 정보통신기획평가원(IITP)의 대학ICT연구센터(ITRC) 사업, 반도체설계교육센터(IDEC) 및 서울시립대학교 반도체연구센터(UOS Fab)의 인프라 지원을 받았다.
*논문 제목: Flexible Organic-Inorganic Hybrid Charge-Trap Synapse for Physical Reservoir Computing
*논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41528-026-00588-8
