2025. 11. 6.

‘빛을 인식하고 학습하는 양자점’ 개발… 어두운 환경에서도 사물 정확하게 인식한다 

□ 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 방준하 교수 연구팀과 서울대학교(총장 유홍림) 재료공학부 이태우 교수 연구팀이 공동으로, 어두운 환경에서도 사물을 인식하고 움직임을 따라갈 수 있는 ‘강유전체 양자점(Ferroelectric Quantum Dots, FE-QDs)’ 기반 인공지능 시냅스 광트랜지스터를 개발했다.

*광트랜지스터: 빛에 반응해 전류의 흐름을 조절하는 트랜지스터로, 빛의 세기나 패턴을 전기 신호로 바꿔 인식하는 소자

□ 이번 연구 성과는 재료 분야의 국제 학술지 ‘Advanced Materials(IF=26.8)’에 온라인 게재됐으며, 곧 인쇄본으로 정식 출판될 예정이다.

*논문명: Ferroelectric Quantum Dots for Retinomorphic In-Sensor Computing

*DOI: 10.1002/adma.202504117

*URL: https://doi.org/10.1002/adma.202504117

□ 양자점(Quantum Dots, QDs)은 미세한 반도체 입자로, 빛을 흡수하고 방출하는 특성이 뛰어나 디스플레이와 센서 분야에서 각광받는 소재다. 그러나 기존 양자점은 전하가 강하게 묶여 있어 어두운 환경에서는 신호 인식이 어렵다는 한계가 있었다.

□ 연구팀은 이를 극복하기 위해 강유전체 분극을 형성할 수 있는 고분자(PVDF-SH)를 도입한 강유전 양자점(FE-QDs)을 만들었다. 이 양자점을 유기 시냅스 트랜지스터 구조에 적용해, 빛이 거의 없는 환경에서도 스스로 학습하고 움직이는 물체를 따라가며 정보를 기억할 수 있는 인공지능 시각 소자를 구현했다.

*강유전체 분극: 전기를 띠는 방향을 스스로 기억하는 성질

*유기 시냅스 트랜지스터: 뇌의 신경세포가 신호를 전달하고 학습하는 원리를 모방한 전자소자

□ 실험 결과, 이 장치는 25,200초(약 7시간) 이상 기억 상태를 유지하는 비휘발성 장기 저장 능력으로 기존 센서 대비 10배 이상 긴 메모리 특성을 보였고, 가시광선과 자외선에서도 안정적인 반응이 나타났다.

□ 또한, 야간 환경에서 차량의 이동 경로를 추적하는 테스트에서는 100%의 인식 정확도를 달성해 실제 자율주행 환경에서의 활용 가능성을 입증했다. 손글씨 숫자 분류 실험(MNIST 데이터셋)에서는 92.2% 이상의 높은 정확도를 기록하며, 인공지능 기반 영상 인식 장치로서의 우수성을 증명했다.

□ 고려대 방준하 교수는 “이번 연구는 강유전성과 양자점을 결합해, 어두운 환경에서도 스스로 학습하고 움직일 수 있는 인공지능 시각 소자를 구현했다는 점에서 의미가 크다”라며, “앞으로 자율주행차, 야간 감시, 차세대 스마트 모빌리티 센서 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

□ 본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.

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