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성균관대, 빛으로 학습·기억하는 인공 시신경 반도체 개발

유지율 리포터 작성: 유지율 리포터
2026년 06월 09일 20시 03분
Reading Time: 1 min read
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Home AI 모델·연구
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성균관대학교 김태성 기계공학부 교수 연구팀이 빛 신호만으로 학습과 기억 기능을 동시에 수행하는 인공 시신경 반도체 소자 개발에 성공했다. 성균관대, 기초과학연구원, 한국기계연구원이 공동으로 참여한 이번 연구 성과는 2026년 6월 3일 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)’에 온라인 게재됐다.

연구팀은 차세대 초박막 반도체 소재인 반데르발스(van der Waals) 물질에 특수 플라즈마 공정을 적용해 하나의 소재 안에 서로 다른 구조를 동시에 구현하는 데 성공했다. 이 방식은 기존처럼 복잡한 3차원 적층 공정 없이도 광전자 시냅스(synapse) 소자를 제작할 수 있어 공정 효율을 크게 높인 것으로 평가된다. 이렇게 만들어진 소자는 AI 이미지 인식 정확도 96.24%를 달성했으며, 기억 유지 성능은 기존 대비 34.7% 향상된 것으로 확인됐다.

뉴로모픽(neuromorphic) 반도체는 인간 뇌의 신경 회로를 모방해 데이터를 처리하는 차세대 AI 하드웨어 분야다. 기존 디지털 연산 방식은 학습과 기억을 별도의 회로에서 처리하는 구조인 반면, 이번 연구의 광전자 시냅스 소자는 단일 소자 내에서 두 기능을 광신호 하나로 통합 수행한다. 이는 에너지 소비를 낮추면서 실시간 AI 연산이 가능한 엣지 디바이스 구현의 핵심 과제를 해결하는 접근법으로 주목받는다.

연구팀은 이번 기술이 뉴로모픽 비전 시스템과 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 AI 응용 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 차세대 AI 하드웨어 경쟁이 가속화되는 상황에서, 단일 소재·단일 공정으로 학습·기억 기능을 광 기반으로 통합한 이번 성과는 국내 반도체 연구 역량을 보여주는 사례로 평가된다.

저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지

Tags: 광전자시냅스뉴로모픽반도체성균관대인공시신경

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안녕하세요, 유지율 리포터입니다. arXiv와 학회에서 쏟아지는 AI 연구를 살펴, 논문 속 성과를 과장 없이 우리말로 풀어 드립니다. 사실관계는 발행 전 편집인이 함께 확인합니다.

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