아주대 연구팀, 데이터 학습·분류가능한 지능형 신소자 개발

[수원=뉴시스] 아주대 첨단신소재공학과 연구팀. 왼쪽부터 이상민 학생, 서형탁 교수, 쿠마 모히트 교수. (사진=아주대 제공) 2025.03.25. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[수원=뉴시스] 변근아 기자 = 국내 연구진이 머신러닝 기반 연산 및 센서 신호처리에 적용 가능한 지능형 신소자를 개발했다.

아주대학교 서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과)와 쿠마 모히트 교수(Kumar Mohit, 대학원 에너지시스템학과) 연구팀은 강유전성 초박막 소재 기반의 차분 정전용량(Differential Capacitance) 출력을 이용, 뛰어난 선형 학습성과 고분해능의 다치 출력 특성을 갖춘 머신러닝 기반 학습 인공지능 소자 개발에 성공했다고 25일 밝혔다.

연구팀은 정전용량 출력 방식의 지능형 신소자 개발을 위해 '헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO)'에 주목했다. 강유전체 HZO는 차세대 저전력 트랜지스터의 후보군인 음의 정전저항기반 트랜지스터에 사용되는 핵심 소재로, 외부 전기장에 따라 비휘발성 분극이 강하게 일어나는 강유전성을 가진다.

HZO의 강유전성은 이상적으로는 전압의 부호에 따라 상향 및 하향 수직 정렬 분극화가 소재 전체에 일관되게 일어나는 것이 필요하지만, 원자층 증착된 HZO는 나노결정구조를 가지기 때문에 각 결정립의 분포에 따라 수직 정렬 분극뿐만 아니라 경사 정렬 분극화가 점진적으로 발생하는 '나노 극성 도메인'이 형성된다.

연구팀은 이러한 나노 극성 도메인을 펄스화된 입력 전압의 크기, 극성 및 시간을 제어해 기존 거대 분극화와 달리 입력신호의 이력에 따라 나노스케일의 도메인에 정보를 비휘발성으로 저장해 학습 및 재구성이 가능한 '차분정전용량' 출력을 얻는 데 성공했다.

[수원=뉴시스] 연구팀이 개발한 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO) 지능형 신소자를 확대 촬영한 이미지. 실제 크기는 1m의 100만분의 1인 마이크로밀리미터 수준이다. (사진=아주대 제공) 2025.03.25. [email protected] *재판매 및 DB 금지

연구팀은 해당 소자가 낮은 소비전력으로도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있고, 지능형 신호처리를 위한 머신러닝 모델에 대응해 누적 신호에 따라 학습기능 및 다치신호(multi-level signal)의 패턴 인식이 가능함을 확인했다.

이 소자를 통해 무선통신 신호(Wi-Fi)의 반사 신호를 학습시켜 실내 동체 감지 인식 기능을 구현, 특정 공간 내에서 자유롭게 이동하는 사람의 인원 수를 구분하는 사물인터넷(IoT) 센서 지능형 동작을 구현하는 데 성공했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업(신개념기초)과 중견기초연구지원사업의 지원으로 수행됐으며, 특허 출원이 진행 중이다.

연구 내용은 '머신러닝 기반 데이터 분류가 가능한 헤프늄 지르코늄 소자 기반 다치 재구성 차분 정전용량'이라는 제목으로 국제 학술지 '나노 에너지(Nano Energy)' 3월호 온라인판에 게재됐다. 아주대 쿠마 모히트 교수가 제1저자로, 대학원 이상민 학생이 공저자로 참여했다. 서형탁 교수는 교신저자로 함께했다.


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