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.

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