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김성준(오른쪽) 동국대학교 전자전기공학과 교수, 박수용 석사과정생. 사진=동국대.

[스마트경제=복현명 기자] 김성준 동국대학교 전자전기공학과 교수 연구팀이 인듐-갈륨-아연 산화물(IGZO) 기반 광전자 시냅스 트랜지스터(Optoelectronic Synaptic Transistor, OST)를 활용해 축적컴퓨팅(Reservoir Computing), 시계열 예측이 가능한 뉴로모픽 시스템을 구현했다.

본 연구결과는 ‘InGaZnO Optoelectronic Synaptic Transistor for Reservoir Computing and LSTM-Based Prediction Model’이라는 제목으로 소재·물리광학 분야 저명 국제 학술지 ‘Advanced Optical Materials (IF=8.0)’ 2025년 5월 12일에 온라인 게재됐다.

이번 IGZO 기반 OST는 광 자극에 반응해 단기 기억(Short-Term Memory, STM)과 시냅스 가소성(Synaptic Plasticity) 특성을 모사할 수 있다. 

또한 RC 시스템에서 고차원 상태공간으로의 변환과 시계열 데이터 처리 능력을 향상시키는 기능을 수행한다. 기존 뉴로모픽 소자 대비 학습 비용은 적고 연산 효율이 높아 우수성이 입증된 소자다.

연구팀은 본 소자를 기반으로 5비트 RC 시스템을 구현하고 이를 이용해 손글씨 숫자(MNIST,  패션 이미지(Fashion MNIST) 인식에 각각 95.75%, 85.02%의 높은 정확도를 달성했다. 

또한 Jena 기후 데이터를 이용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반 시계열 예측 모델을 개발했으며 연구에 따르면 실제 시냅스 소자의 가중치 변화를 모사한 학습 방식이 기존 모델 대비 더 높은 예측 정확도를 보였다.

김성준 동국대 전자전기공학과 교수는 “이번 연구는 박수용 학생이 동국대 MINT 청정실에서 공정과 실험을 주도적으로 수행해 이룬 의미 있는 성과”라며 “광 자극 기반 시냅스 가중치 조절을 통해 차세대 뉴로모픽 반도체, 하드웨어 친화형 인공지능 구현에 핵심적인 역할을 할 수 있을 것”이라고 말했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구 사업 ‘축적컴퓨팅 구현을 위한 리텐션 조절 가능한 하프늄 기반 강유전체 소자 기술 및 수직적층 집적공정 개발’과 글로벌 기초연구실 ‘뉴로모픽 기술 기반 모빌리티 배터리 PHM 글로벌 기초연구실’의 지원을 받아 수행됐다.

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