생체신호 인지·학습 가능한 섬유 형태 뉴로모픽 전자 소자 개발
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생체신호 인지·학습 가능한 섬유 형태 뉴로모픽 전자 소자 개발
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  • 승인 2020.07.14 08:00
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김태욱 전북대 유연인쇄전자전문대학원 교수(오른쪽)와 왕건욱 고려대 KU-KIST 융합대학원 교수.
김태욱 전북대 유연인쇄전자전문대학원 교수(오른쪽)와 왕건욱 고려대 KU-KIST 융합대학원 교수.

전북대(총장 김동원)는 김태욱 유연인쇄전자전문대학원 교수팀이 왕건욱 고려대 KU-KIST 융합대학원 교수팀과 차세대 뉴로모픽 칩에 필수 요소인 인공 시냅스 소자를 직물 형태로 직조 가능한 일차원 전자섬유로 개발했다고 14일 밝혔다.

뉴로모픽칩은 순차 처리 방식의 컴퓨터가 병렬로 동작하는 인간의 뇌를 모방해 기억과 연산을 대량으로 진행할 수 있도록 하는 반도체다. 대용량 데이터를 병렬적으로 처리해 저전력으로 복잡한 연산, 추론, 학습 등을 수행한다. 이러한 뉴로모픽 칩은 자율주행 자동차, 음성·이미지 인식, 의료, 금융, 보안 등 4차 산업혁명 분야에 폭넓게 활용될 수 있는 미래유망기술이다.

김 교수팀은 차세대 헬스케어 시스템에 필요한 뉴로모픽 칩의 핵심소자인 인공 시냅스를 직물 형태로 직조 가능한 일차원 전자섬유로 개발했다. 차세대 헬스케어 시스템은 뉴로모픽 기술을 활용할 수 있는 대표적인 분야다. 인간의 신체에서 심전도(ECG), 뇌전도(EEG), 혈압과 같은 생체신호를 스스로 인지·학습해 사용자에게 건강 이상 신호를 알려준다.

연구팀은 저온·저가 용액공정인 딥 코팅법을 응용한 모세관튜브 코팅법을 적용해 머리카락 두께 정도로 가느다란 직경 100㎛ 위에 전기장에 의해 분극을 갖는 고분자 강유전체 P 박막을 균일하게 형성했다. 이를 이용해 전기적 정보를 여러 단계로 저장할 수 있는 3단자 인공시냅스 소자로 구현하는데 성공했다.

새로 개발한 전자섬유형 인공시냅스는 직물 형태로 뉴로모픽 연산을 위한 회로인 병렬 타입의 인공 시냅스 어레이로 쉽게 구현 가능하다. 전자섬유형 인공시냅스의 전기적 특성을 반영한 단층 뉴럴 네트워크를 설계해 ECG 데이터를 이용한 부정맥 진단 시뮬레이션을 진행한 결과, 설계된 뉴럴 네트워크는 복잡성이 낮은 단층 구조임에도 불구, 정상상태와 4 가지의 부정맥 유형을 학습하는 동시에 약 70 %의 심전도 진단 및 인식률을 달성하는 것으로 나타났다.

김태욱 교수는 “전자섬유형 인공 시냅스 어레이에 기계적 변형을 가했을 때 안정적인 전기적 특성이 보였으며 심전도 데이터 학습 시뮬레이션의 부정맥 진단·인식률이 높게 유지됐다”며 “차세대 웨어러블 헬스케어 시스템 플랫폼으로 응용할 있을 것”이라고 말했다.


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