소자의 반응 속도 차이로 시간 정보를 읽어내는 기술이 개발됐다. 반응 속도가 서로 다른 반도체 소자를 수직으로 쌓아 시간에 따른 신호 변화를 감지하는 게 핵심이다. 피부 부착형 등 소형 웨어러블 기기에 적용해 움직임과 생체 신호를 분석하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.


AI 생성 이미지. KAIST

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KAIST는 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 울산과학기술원(UNIST), 포항공과대(POSTECH)와 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들어 반응 속도가 서로 다른 반도체 소자를 층층이 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다.

이 반도체는 전기를 가했을 때 소재 내부의 '이온'이 움직이면서 전류의 흐름이 바뀐다. 전기를 끊어도 이온이 본래 상태로 돌아오는 데는 시간이 걸린다. 앞서 들어온 신호의 흔적이 남아 있는 영향이다.


공동연구팀은 그간 단점으로 여겨지던 이온의 이런 느린 움직임을 '지나간' 신호를 인식하는 데 활용했다. 관건은 흔적이 남는 시간을 조절하는 것이다. 기존에는 이온을 담는 물질이 주로 액체 또는 젤로 만들어져 반도체를 정교하게 그리고 여러 층으로 쌓는데 어려움으로 작용했다.

이에 공동연구팀은 이온을 담은 물질을 단단한 얇은 막으로 만들고, 막 안에 이온의 양과 두께를 조절했다. 이 결과 신호에 빠르게 반응하는 소자와 느리게 반응하는 소자를 각각 구현했다. 이들 소자를 층층이 쌓았을 때는 소자가 방금 들어온 신호, 조금 전부터 이어진 신호에 각각 반응했다.


이 같은 원리로 4회에 걸쳐 입력된 신호가 켜지고, 꺼지는 순서에 따라 만들어진 16가지 패턴을 소자가 구별할 수 있다는 것도 확인했다. 또 측정한 소자의 반응을 토대로 움직이는 숫자 영상을 판별하는 시스템을 모델링한 결과, 서로 다른 속도의 영상 신호에서 90% 이상의 검증 정확도를 나타냈다. 영상 판별은 실제 소자의 측정값을 적용한 모델 검증 결과다.


공동연구팀은 이 소자를 4인치 웨이퍼 크기로 제작해 휘어지는 기판에서도 구현했다. 이 과정에서 소자의 전기적 특성은 제작 후 55개월에 걸친 측정에서도 안정적으로 유지됐다.


(왼쪽부터) UNIST 백승훈 연구원, KAIST 이용우 박사, KAIST 권지민 교수, UNIST 김형준 연구원, KAIST 정학순 박사. KAIST

(왼쪽부터) UNIST 백승훈 연구원, KAIST 이용우 박사, KAIST 권지민 교수, UNIST 김형준 연구원, KAIST 정학순 박사. KAIST

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이번 연구는 움직임이나 생체 신호처럼 시간별로 달라지는 정보를 작은 기기 안에서 처리하는 기술을 구현하는 데 단초가 될 수 있다. 다만 스마트워치 등에 실제 적용했을 때의 성능과 소비전력 절감 효과를 정확하게 확인하기 위해선 추가 검증이 필요하다는 게 공동연구팀의 부연 설명이다.


권 교수는 "이번 연구의 핵심은 고체형 이온젤의 이온 함량과 박막 두께를 조절해 소자의 이온 동역학과 시간상수를 설계하고, 서로 다른 시간 특성을 가진 소자를 단일 3차원으로 적층해 하나의 하드웨어(웨어러블)에서 다양한 시간 규모의 정보를 처리할 수 있게 한 것"이라고 정의했다.


그러면서 "이 기술은 향후 스마트워치처럼 저전력 기기가 사용자의 움직임과 생체 신호를 읽을 수 있는 인공지능(AI) 반도체로 발전할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

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한편 이번 연구에는 KAIST 정학순 연구교수가 제1 저자, POSTECH 노용영 교수와 KAIST 권지민 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 최근 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)'에 게재됐다.


대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr

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