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'멤리스터'통합검색 결과 입니다. (2건)

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멤리스터 소자 한단계 진화…"SW없이 사람처럼 습관성 동작 가능"

국내 연구진이 복잡한 소프트웨어나 회로 없이 사람 신경처럼 습관화된 동작을 구현하는 새로운 멤리스터 소자를 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대 반도체융합학과 이종원 교수 공동 연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 로봇시스템에 적용하는데 성공했다고 15일 밝혔다. 사람은 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 집중하고 대응한다. 이같은 인간의 신경 특성을 구현하기 위해 뉴로모픽 반도체인 멤리스터(memristor) 소자를 많이 활용한다. 그러나 기존 멤리스터는 전압펄스를 인가할 경우 단순하게 전도도가 증가하거나 감소한다. 복잡한 신경 반응을 제어하려면 복잡한 SW나 특별한 회로가 필요한 이유다. 전기및전자공학부 박시온 연구생(석박사통합과정)은 "하나의 멤리스터 소자 안에 서로 반대 방향으로 전도도를 변화시키는 층을 만드는 방법으로 실제 감각 신경계에서 처럼 습관화와 민감화 등의 기능을 모사하는데 성공했다"고 설명했다. 멤리스터는 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어다. 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자를 일컫는다. 이번에 개발한 멤리스터는 자극이 반복되면 점차 반응이 줄어들다, 위험 신호가 감지되면 다시 민감하게 반응하는 등 실제 신경계의 복잡한 시냅스 반응 패턴을 사실적으로 재현할 수 있다. 연구팀은 이 새로운 멤리스터로 인간의 감각 신경계와 유사하게 촉각과 고통을 느낄 수 있는 멤리스터 기반의 인공 감각 신경계를 제작, 로봇 손에 적용하는 시험도 진행했다. 박 연구원은 "안전한 촉각 자극을 반복한 결과, 처음엔 낯선 촉각 자극에 민감하게 반응했지만 점차 습관화로 인해 반응이 줄어들며 이후 안전한 자극을 무시하며 에너지 낭비를 방지하는 모습을 보였다"고 설명했다. 전기및전자공학부 최신현 교수는 "“앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것"으로 기대했다. 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 7월 1일 자로 온라인 게재됐다.

2025.07.15 15:37박희범

곤충처럼 동작 인식하는 지능형 소자 개발

곤충의 시신경계를 모방한 지능형 동작 인식 소자가 개발됐다. 전력 소모량을 절반 가까이 줄여 휴대폰 사물 인식 장치로 활용 가능하다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 멤리스터 소자를 이용해 곤충의 시각 지능을 모사하는 방법으로 지능형 동작 인식 소자를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다.멤리스터(Memristor)는 메모리(Memory)와 저항(Resistor)을 합친 말이다. 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자이다. 김경민 교수는 “기술 개발 수준은 언제든 양산에 들어갈 만큼 올라와 있다”며 ”다만, 상용화가 되려면 수요가 커야 하는데, 요즘 들어 느는 추세”라고 말했다. 최근 삼성 등은 휴대폰에 에지(edge)형 인공지능을 도입했다. 또 사물 인식이나 동작 인식 기능도 휴대폰에 탑재하고 있으나, 전력 소모량이 커 이를 줄이는 노력이 진행 중이다. 연구진은 곤충의 뇌에 신호를 전달하고 처리하는 시신경계 뉴런을 멤리스터 소자를 활용해 모방했다. 연구진은 이를 바탕으로 동작 인식 소자를 개발했다. 또 이를 검증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계, 적용했다. 그 결과 전력 소모량은 기존 대비 92.9% 감소했다. 사물의 움직임 예측 정확도는 15.0% 향상됐다. 김경민 교수는 ” 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)' 1월 29일 자 온라인판에 게재됐다.한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.

2024.02.19 10:57박희범

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