서울과기대, 알지네이트 활용 뉴로모픽 반도체 기억 성능 향상

서울과학기술대학교 이은호 교수 연구팀이 갈조류 천연 고분자 알지네이트를 활용해 뉴로모픽 반도체의 기억 유지 성능을 높이는 기술을 개발했다.

연구팀은 유기 전기화학 시냅스 트랜지스터의 전해질에 알지네이트를 첨가해 전해질과 반도체 채널 사이에 이온 확산 장벽을 형성했다. 이 장벽은 주입된 이온이 전해질로 되빠져나가는 역확산을 억제해 기억 상태를 오래 유지하도록 돕는다. 알지네이트 전해질을 적용한 소자는 기존 소자보다 이온 잔류 완화 시간이 약 2.5배 이상 늘어난 것으로 나타났다.

연구팀은 해당 소자를 손글씨 숫자 인식 시뮬레이션에 적용해 93.7%의 학습 정확도를 기록했으며, 향후 초저전력 AI 반도체와 웨어러블 생체 전자소자 등에 활용될 것으로 기대했다.