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우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다. ☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다. 최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀

전기및전자공학부 박시온 연구원, 정학천 연구원, 박종용 연구원 및 최신현 교수는 점진적 산소 농도를 갖는 금속산화물 층을 활용하여 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 고 신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발 하였으며, 올해 Nature Communications에 출판됐다. 위 연구는 최근 Nature Communications의 Editor's highlight 논문에 선정됨에 이어, Featured Image로 선정되어 홈페이지 메인을 장식했다. 관련 링크 : https://www.nature.com/ncomms/ 또한 본 연구는 2022 가을 KAIST 공과대학 breakthrough 연구성과로 소개된 바 있다. (논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing) 이번 연구

우리 연구진이 노화 및 치매 뇌에서 기억 중추인 해마 특이적으로 비정상적 별아교세포가 생겨나는 것을 최초로 관찰하고 그 원인을 규명했으며 이들은 신경 세포의 연결점인 시냅스의 숫자 및 기능 유지에 악영향을 줄 수 있음을 밝혔다. 이는 노화에 따른 인지 기능 저하를 일으키는 새로운 원인을 제시해 뇌 기능 회복에 활용이 기대된다. 우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 이은별 박사, 정연주 박사 연구팀이 노화된 뇌에서 기존에 알려지지 않은 새로운 종류의 별아교세포를 발견했고, 이들이 세포 내 단백질 항상성이 손상돼 시냅스 생성 및 제거와 같은 기본적 능력이 결여돼있음을 밝혀 노화 관련 네이처 자매지인 `네이처 에이징(Nature Aging)'에 공개했다고 8일 밝혔다. 정원석 교수 연구팀은 이전 연구를 통해 비신경세포인 별아교세포가 신경세포의 시냅스를 만들 수도 또는 제거할 수도 있음을 밝힌 바 있다. 하지만, 이 같은 별아교세포의 기능이 노화 과정에서 어떻게 변화하는지는 알려지

우리 대학 물리학과 김갑진 교수와 신소재공학과 박병국 교수 공동연구팀이 뇌 모방 소자로 개발 중인 스핀토크발진기 주파수 대역을 증대시킬 핵심 기술을 개발했다고 18일 밝혔다. 두 연구팀은 비자성체/강자성체/산화물 3중층 구조의 자기발진소자에 게이트 전압을 인가하여 GHz 수준의 발진주파수 조절에 성공하였다. 이는 기존 기술보다 약 10배 이상 향상된 결과로 스핀토크 기반 뉴로모픽 소자가 가진 학습 효과의 휘발성, 좁은 주파수 대역 등의 문제를 해결할 핵심 기술로 제안되었다. 본 소자는 게이트 전압이 영구적으로 수직자기이방성을 변화시켜 소자에 전류가 흐르지 않아도 학습 내용이 저장되어 있는 비휘발성 특성을 가지고 있으며 그 폭이 GHz 수준으로 넓어 뉴로모픽 소자 활용성을 증대시켜줄 것으로 기대된다. 신소재공학과 최종국 박사과정과 물리학과 박재현 박사가 공동 제1저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 강민구 연구원, 고려대학교 이재성 교수와 김도윤 연구원, KAIST

우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 `인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈'을 개발했다고 4일 밝혔다. 인간의 뇌, 시각 뉴런, 그리고 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 각각 개발하는 데 성공했던 연구팀은, 인간의 후각 뉴런과 같이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코(eletronic nose)를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다. 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 강민구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 4월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Artificial olfactory neuron for an in-sensor neuromorphic nose) 인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은