< (좌측부터) 백승훈 연구원 (UNIST), 이용우 박사 (KAIST), 권지민 교수 (KAIST, 교신저자), 김형준 연구원 (UNIST), 정학순 박사 (KAIST, 제1저자) >
몸에 착용하는 기기가 걷는 동작과 잠깐 팔을 흔드는 동작을 구별하려면 움직임의 흐름을 읽어야 한다. 한국 연구진은 반응 속도가 다른 반도체를 층층이 쌓아 방금 일어난 변화와 앞선 변화를 함께 읽는 기술을 개발했다. 향후 몸에 붙이거나 착용하는 작은 기기가 움직임과 몸의 신호를 분석하는 데 활용될 수 있다.
우리 대학은 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), POSTECH(총장 김성근) 연구진과 함께 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고, 이를 이용해 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
< 고체형 이온 게이트 트랜지스터 기반 단일 3차원 집적 다중 시간 스케일 reservoir 구조 >
이 반도체는 전기를 가하면 소재 안의 ‘이온’이 움직이면서 전류의 흐름이 바뀐다. 전기를 끊어도 이온이 원래 상태로 돌아오는 데는 시간이 걸린다. 종을 친 뒤 소리가 잠깐 남듯, 반도체에도 앞서 들어온 신호의 흔적이 잠시 남는 것이다. 연구팀은 그동안 단점으로 여겨졌던 이온의 느린 움직임을 지난 신호를 알아보는 데 활용했다.
관건은 그 흔적이 남는 시간을 조절하는 것이었다. 기존에는 이온을 담는 물질이 주로 액체나 부드러운 젤이어서 반도체를 정교하게 만들고 여러 층으로 쌓기도 어려웠다.
연구팀은 이온을 담은 물질을 단단한 얇은 막으로 만들고, 막 속 이온의 양과 두께를 조절했다. 그 결과 신호에 빠르게 반응하는 소자와 느리게 반응하는 소자를 만들 수 있었다. 두 소자를 층층이 쌓자 하나는 방금 들어온 신호에, 다른 하나는 조금 전부터 이어진 신호에 반응했다. 짧게 남는 메모와 오래 남는 메모를 함께 읽는 것과 비슷하다.
연구팀은 네 차례 들어오는 신호가 켜지고 꺼지는 순서에 따라 만들어지는 16가지 패턴을 소자가 구별할 수 있음을 확인했다. 또 측정한 소자의 반응을 바탕으로, 움직이는 숫자 영상을 판별하는 시스템을 모델링했다. 그 결과 서로 다른 속도의 영상 신호에 대해 90% 이상의 검증 정확도를 얻었다. 영상 판별 결과는 실제 소자의 측정값을 적용한 모델 검증 결과다.
< 이온 동역학 기반의 시냅스 특성 및 시간 의존적 소자 동작 >
연구팀은 이 소자를 4인치 웨이퍼 크기로 제작하고 휘어지는 기판에도 구현했다. 소자의 전기적 특성은 제작 후 55개월에 걸친 측정에서도 안정적으로 유지됐다.
이번 연구는 움직임이나 몸에서 나오는 신호처럼 시간에 따라 달라지는 정보를 작은 기기 안에서 처리하는 기술로 이어질 수 있다. 실제 스마트워치에 적용했을 때의 성능과 소비전력 절감 효과는 추가 검증이 필요하다.
< 반응 속도가 다른 반도체 소자를 수직으로 쌓아 시간에 따른 변화를 읽는 원리와 피부 부착형 기기 활용 가능성을 표현한 개념도(AI 생성) >
권지민 교수는 “이번 소자는 기존의 얇은 반도체 제작 공정으로 넓은 기판에 만들 수 있고, 여러 층으로 쌓을 수도 있다”며 “앞으로 스마트워치처럼 전력을 적게 써야 하는 기기에서 움직임과 몸의 신호를 읽는 AI 반도체로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 정학순 연구교수가 제1저자로, POSTECH 노용영 교수와 KAIST 권지민 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 6월 30일 게재됐다.
※ 논문명: Monolithic 3D-Integrated All-Solid Ion-Gated Carbon Nanotube Transistors With Tunable Ionic Conductance for Multi-Timescale Reservoir Computing, DOI: 10.1002/adma.202523703
이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단의 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업 및 우수신진연구사업과 산업통상자원부·한국산업기술기획평가원의 초격차기술개발사업 지원을 받아 수행됐다.
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연구 파리지옥처럼 물체 감지하고 빛 비추면 잡는 ‘로봇 손’ 소재 나왔다
파리지옥은 먹잇감의 자극을 느끼면 잎을 닫아 붙잡는다. 우리 대학 연구진은 여기에서 착안해, 물체의 접근을 느끼는 피부와 물체를 붙잡는 근육을 하나의 부드러운 소재에 담았다. 전기를 띤 물체가 다가오면 소재 안의 입자들이 움직여 전기 신호를 내고, 자외선을 비추면 굽어 물체를 붙잡는다. 빛을 끈 뒤에도 잡은 형태를 10분 이상 유지해, 부품과 배선을 줄인 소프트 로봇 손의 가능성을 보여줬다. 우리 대학은 생명화학공학과 문홍철 교수 연구팀이 주변 물체를 감지하고 빛에 반응해 움직이는 이온성 소프트 로봇 ‘이오노그래스퍼(Ionograsper)’를 개발했다고 30일 밝혔다. 이온성 소재란 내부에 전하(양(+) 또는 음(−)의 전기적 성질)를 띤 작은 입자인 ‘이온’이 있어, 주변의 전기적 변화에 반응할 수 있는 소재를 말한다. 사람은 눈이나 피부로 물체를 알아차리고 근육을 움직여 잡는다. 로봇에도 주변을 감지하는 센서와 움직
2026-09-30 -
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2026-09-16 -
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2026-09-07 -
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딱딱한 물건을 찍어내던 3D 프린터가 이제 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있게 됐다. 한국 연구진이 AI로 소재의 최적 ‘레시피’를 찾아, 복잡한 모양으로 출력하면서도 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 소재를 개발했다. 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블·맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅의 활용 범위를 넓힐 것으로 기대된다. 우리 대학은 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록) 극한물성소재연구센터 나종범 박사 연구팀, 서울과학기술대학교(총장 김동환) 생산시스템 및 설계공학전공 박범수 교수와 공동으로 AI를 활용해 3D 프린팅이 가능하면서도 고무처럼 크게 늘어나는 소재를 개발했다고 1일 밝혔다. 최근 사람과 직접 접촉하는 소프트 로봇과 몸에 착용하는 웨어러블 기기, 환자 신체에 맞춘 의료기기 등이 주목받으면서 복잡한 모양을 만들면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재의 필요성이 커지고 있다.
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