국립부경대 뇌 모사 소자, 숫자 인식률 94.72%

MOF 빈자리로 이온 분리 촉진
이론 최고치 95.22%에 근접
저전력 AI·착용기기 활용 기대

국립부경대 이창수·이은광 교수 공동연구팀이 금속유기골격체(MOF)에 의도적으로 만든 결함을 활용해 유기 전기화학 트랜지스터(OECT)의 이온 이동을 조절하는 원리와 소자 성능을 나타낸 연구 도식. (자료=국립부경대 제공)

국립부경대 공동연구팀이 개발한 뇌 모사 전자소자가 손글씨 숫자 인식 모의실험에서 94.72%의 정확도를 기록했다. 연구진이 제시한 이론적 최고치 95.22%와는 0.50%포인트 차이다.

성능 향상의 열쇠는 금속유기골격체(MOF) 안에 일부러 만든 빈자리다. 연구팀은 미세한 구멍이 많은 이 소재를 반도체와 전해질의 경계에 넣어 전기 신호를 전달하는 이온의 움직임을 조절했다.

결함 부위에 머문 이온성 액체에서는 서로 결합해 있던 양전하와 음전하 입자가 쉽게 분리됐다. 자유롭게 움직이는 이온이 많아지면서 소자의 작동 성능과 정보 기억 능력도 함께 높아졌다. 연구팀은 이 과정을 DFT 계산으로 확인했다.

실험에는 적은 전력으로 학습과 기억 기능을 구현하는 유기 전기화학 트랜지스터(OECT)가 사용됐다. 이 소자는 뇌 신경세포 사이에서 신호가 전달되는 방식을 모방해 차세대 인공지능 장치 후보로 연구되고 있다.

연구에는 국립부경대 화학공학과 이창수·이은광 교수와 울산대 가성빈 교수, 경희대·한양대 연구진이 참여했다. 이창수·이은광·가성빈 교수는 교신저자를 맡았다.

연구 결과는 영향력지수 11.8인 국제학술지 'Small'에 실렸다. 논문 제목은 'Confinement at Defect Sites Dissociates Ionic-Liquid Pairs for Brain-Like Organic Computing'이다.

이번 성과는 재료의 약점으로 취급됐던 결함을 이온의 이동을 조절하는 장치로 활용했다는 데 의미가 있다. 저전력 인공지능 연산장치와 착용형 전자기기를 위한 소재 개발에도 적용될 가능성이 있다.

이은광 교수는 계면에서 일어나는 이온 이동의 기본 원리를 소재 합성 및 소자 제작 기술과 연결해 결함의 새로운 쓰임을 확인했다고 평가했다.

이번 연구는 한국연구재단의 2026년 우수신진연구 유형B 사업 지원을 받아 수행됐다.

부산=김성욱 기자