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압력 신호 인지·학습 가능한 인공 촉각 시냅스 소자 기반 e-skin 전자소자 플랫폼 개발
  • 글쓴이 : 커뮤니케이션팀
  • 조회 : 1151
  • 일 자 : 2020-11-25


 압력 신호 인지·학습 가능한 인공 촉각 시냅스 소자 기반의 e-skin 전자소자 플랫폼 개발
왕건욱 교수팀- 연세대와 공동 연구, 세계적 학술지 Advanced Science 논문 게재

 

 

왕건욱 교수(교신저자, 왼쪽), 장성훈(공동 제1저자, 오른쪽)

▲ 왕건욱 교수(교신저자, 왼쪽), 장성훈(공동 제1저자, 오른쪽)

 

 


뉴로모픽 공학은 뇌의 신경세포인 뉴런과, 그 사이에서 정보를 전달하는 시냅스의 작동방식을 모방해 기억과 연산을 동시에 수행하여 비정형 대용량 데이터를 고속, 저전력으로 처리하기 위한 차세대 컴퓨팅 소자 기술 연구이다. 그 중, 외부 환경과의 상호작용하는 인간의 촉각 신경계까지 확장·접목하여 외부 압력 신호를 학습하고 나아가 인간 피부의 기능을 대체하는 전자피부(Electronic skin) 소자는 최근 인간과 전자기기 간의 인터페이스에 대한 관심이 급증하면서 이에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다.


고려대 KU-KIST 융합대학원 왕건욱 교수팀은 연세대 박철민 교수팀과 함께 유기 강유전체 전계 효과 트랜지스터 기반의 촉각 학습 소자 플랫폼 개발하였다. 또한, 손글씨 필체 학습 알고리즘을 개발하고, 집적화한 촉각 시냅스 소자 어레이를 이용하여, 다양한 필체를 학습하고 사용자를 구분하는 데에 성공했다.


연구팀이 개발한 플랫폼은 공 모양의 PEDOT:PSS 탑 게이트 전극을 특징으로 하는 유기 전계 효과 트랜지스터 구조로 되어 있어, 추가적인 압력 센서 및 복잡한 접합 공정 없이 단일 소자에서 외부 전기 자극뿐만 아니라 촉각 신호를 감지하고 기억·학습할 수 있다. 피부의 촉각 수용체의 기능을 모방한 공 모양의 PEDOT:PSS 탑 전극은 인가되는 압력에 따라 유기 강유전체체 P(VDF-TrFE)와의 접촉 면적이 변화한다. 이때, 전달된 전기신호에 따라 유전분극을 바꾸는 강유전체의 특성은 유기반도체 P3HT의 전하 반송자(정공)을 계면에 집합 또는 분산시키어 채널의 전도도를 결정한다. 이러한 구조/소재적 특징을 활용하여 외부 신호를 인지하는 촉각 수용체의 기작과 뉴런 사이에서 자극에 따라 연결 강도를 조절해 기억·학습 기능을 수행하는 시냅스 가소성을 단일 소자에서 구현했다. 특히, 변형조건에서 안정적인 작동을 확인하여 소자의 유연성을 확인했고 10,000회 이상의 반복적인 펄스 신호를 인가하는 환경에서 인간의 신경계와 매우 유사하게 안정적으로 뉴런 간의 시냅스 연결 강도를 조절하며 3.18%의 낮은 편차를 보이는 높은 소자 안정성을 확인했다.


연구팀은 지능형 인공피부 응용 가능성을 확인하기 위해 집적화한 촉각 시냅스 소자 어레이에 각기 다른 필체로 4가지 문자(D, P, N, Z)를 입력하고 인위적인 노이즈 신호를 함께   인가하여 이를 학습·분류하는 시뮬레이션을 진행했다. 이때, 인공 촉각 시냅스 소자로 이루어진 신경망 모델은 이 필기체 분류 시뮬레이션에서 99.66%의 높은 정확도 결과를 보였다. 특히, 신호의 60%에 해당하는 높은 노이즈 신호를 인가하였을 때에도 82.33%의 정확도를 나타내 높은 결함 감내성(Fault tolerance)를 확인했다. 이 같은 결과를 바탕으로 왕건욱 교수는 “뉴로모픽 기술을 응용한 차세대 지능형 인공피부 분야의 핵심 기술로써 외부 환경과 실시간으로 상호작용 및 인지·학습할 수 있는 기술개발의 가능성을 보여주는 것”이라고 연구의 의의를 설명했다.


이러한 연구 결과는 향후 웨어러블 기반의 뉴로모픽 하드웨어 기술개발과 차세대 지능형 인공피부 시스템 개발의 초석으로 될 수 있을 것으로 기대되며, 그 우수성을 높게 평가받아 세계적 학술지 Advanced Science (impact factor: 15.84)에 11월 18일자로 게재됐다.


이번 연구는 한국연구재단(2019R1A2C2003704, 2018M3D1A1058536, 2020R1A2B5B03002697), KU-KIST school 사업, 고려대 연구사업 그리고 삼성전자 전략산학과제 지원 아래 수행되고, 후면 표지로 선정됐다.

- 논문명: Artificially Intelligent Tactile Ferroelectric Skin

- 저자 정보: 이규호 (연세대, 공동 제1저자), 장성훈 (고려대, 공동 제1저자), 김강립 (연세대, 공동저자), 구민 (연세대, 공동저자), 박찬호 (연세대, 공동저자), 이서경 (연세대, 공동저자), 왕건욱 (고려대, 공동 교신저자), 박철민 (연세대, 공동 교신저자)

 

 

 

 

 

[ 그 림 설 명 ]

 

그림1
▲ 그림1: (A) 인공 촉각 시냅스 개략도, (B) 4x4 촉각 시냅스 소자 어레이 이미지 (C) 굽힘 조건에서의 소자의 멀티 레벨 동작 안정성. (D) 전기펄스 신호에 따른 시냅스 가소성 (장기강화작용, 작기억제작용)

 

 

그림2

▲ 그림2: (A) 문자 “N” 패턴 입력 개략도 및 각 소자의 전도도 변화값, (B) 문자 “N”의 3종류의 필기체 입력 개략도 및 소자 전도도의 등고선도 (C) 필기체 패턴 인식 신경망 모델 (D) 필기체 학습 시뮬레이션의 인식 정확도 결과, 높은 노이즈 신호 조건 (60%)에서도 82.33%의 높은 정확도를 보임.

 

후면 표지

▲ 그림3: 후면 표지 그림. (Advanced Science, Vol. 7, No. 22, November 18 2020)