한양대, '유기 나노와이어 기반 광 스냅스 반도체 소자' 개발

학습·망각 과정 모두 구현

헬스케어 모니터링 등 다양한 분야 적용

[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 유호천 교수, 최왕명 박사과정생, 이원우 석박통합과정생. (사진=한양대 제공) 2025.08.14. [email protected]
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[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한양대 융합전자공학부 유호천 교수 연구팀이 'DPP-DTT(디케토피롤로피롤-디티에닐티에노[3,2-b]티오펜, diketopyrrolo-pyrrole-dithienylthieno[3,2-b]thiophene) 나노와이어 기반 광 시냅스 트랜지스터'를 개발했다고 14일 밝혔다.

기존의 일반 시냅스 소자는 빛을 이용한 학습 기능을 구현하더라도 광 반응도가 낮았으며 장기 구동이 불안정했다. 이에 실제 뉴로모픽 센서나 헬스케어 기기에 적용하기 어려웠다.

이에 연구팀은 유기 반도체 DPP-DTT를 나노와이어(nanowire) 구조로 형성해 채널-절연체 계면에서의 면적 대비 광 반응성을 극대화하고 소자의 장기 안정성을 개선했다.

[서울=뉴시스] (a) 제안 소자의 소자 구조도 및 DPP-DTT 나노와이어 기반 시냅스 거동 개략도. (b) DPP-DTT 나노와이어 광 트랜지스터의 광 반응 특성 및 시냅스 모방 특성. (c) 소자의 시냅스 특성을 활용한 심전도(ECG), 근전도(EMG) 신호 분류 응용. (사진=한양대 제공) 2025.08.14. [email protected] *재판매 및 DB 금지

개발된 반도체 소자는 빛 자극을 통해 시냅스의 연결 강도를 높이는 학습(potentiation)과 전압 자극을 통해 연결 강도를 줄이는 망각(depression) 과정을 모두 구현한다. 이를 통해 사람 뇌의 기억 형성과 잊어버림 과정을 모방할 수 있으며 장·단기 기억 특성까지 재현할 수 있다.

또한 연구팀은 이러한 시냅스 동작을 활용해 심전도(ECG)와 근전도(EMG)와 같은 생체 전기신호를 높은 정확도로 분류하는 데 성공했다.

유 교수는 "이번 연구는 단일 소자에서 생체신호 감지와 뉴로모픽 연산을 동시에 수행할 수 있는 기반 기술을 제시한 것"이라고 말했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 정보통신방송혁신인재양성(인공지능반도체고급인재양성) 사업의 지원을 받아 수행됐으며 재료 및 전자소자 분야 국제학술지 '스몰(Small)'에 이달 게재됐다.


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