405nm·532nm 빛 자극으로 시냅스 가소성·논리연산·PUF 보안까지 구현...전력 저감·고속 엣지 AI 응용 기대
동국대학교 전자전기공학과 박효근·장희성·박승만(석사과정, 공동 제1저자)과 김성준 교수(교신저자) 연구팀이 단일 멤리스터 소자에서 빛만으로 학습, 연산, 보안 기능을 통합하는 데 성공했다.
ITO/IGZO/TaN 구조 소자는 405nm·532nm 두 파장의 빛으로 전도특성을 정밀 제어해 뉴로모픽 학습과 고속 광자 연산, 물리적 복제방지(PUF)를 동시에 수행했다.
연구팀이 만든 소자는 전기 자극 없이 빛만으로 시냅스 강화·약화를 모사하는 가소성(학습) 동작을 구현해 전력 소모를 크게 낮추고 고속 연산이 가능함을 보였다.
Fashion-MNIST 분류에서 88.39%의 인식률을 기록했고, 제한 볼츠만 머신 기반 재구성 실험에서는 95.06%의 높은 정확도를 얻어 광자만으로도 신경망 학습이 가능함을 입증했다.
또한 입력된 빛의 시간·패턴을 구분해 모스 부호 복원에 성공하며 광 기반 정보 인식·전달 기능을 검증했다. 전기·광 자극 병행으로 AND·OR 기본 논리 연산을 구현해 광자 연산 구조의 실용 가능성도 제시했다.
아울러 공정상 미세한 구조 불균일성과 광응답 변동성을 이용해 각 소자 고유의 하드웨어 지문을 생성하는 PUF를 구현, 별도 암호화 회로 없이도 강력한 하드웨어 보안 인증이 가능함을 보였다.
김성준 교수는 “이번 연구는 학습·연산·보안이 가능한 광자 뉴로모픽 하드웨어를 제시한 것”이라며 엣지 컴퓨팅, 자율주행, 보안형 AI 반도체 등으로 확장 가능하다고 밝혔다.
연구는 엣지 환경에서 전력 효율과 보안이 중요한 응용에 특히 유망하며, 향후 소자 집적화·공정 안정성 확보 및 시스템 수준 통합 검증이 과제로 남아 있다.
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