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6배 정밀한 3D 뇌 모사 플랫폼 구현 성공
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다.
연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고, 층마다 정확히 정렬하며, 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다.
3대 핵심기술은 ▲ 묽은 젤(하이드로겔)이 흐르지 않도록 스테인리스 철망(마이크로메시) 위에 딱 붙게 만들어 주는‘모세관 고정 효과’ 기술로 기존보다 6배 더 정밀하게 (해상도 500μm 이하) 뇌 구조를 재현했고 ▲ 프린팅된 층들이 삐뚤어지지 않고 정확히 쌓이도록 맞춰주는 원통형 설계인 ‘3D 프린팅 정렬기’로 다층 구조체의 정밀한 조립과 미세 전극 칩과의 안정적 결합을 보장하였고 ▲ 아래쪽은 전기신호를 측정하고, 위쪽은 빛(칼슘 이미징)으로 동시에 세포 활동을 관찰하는 ‘이중 모드 분석 시스템’기술로 층간 연결이 실제로 작동하는지를 여러 방식으로 동시에 확인할 수 있다.
연구팀은 뇌와 유사한 탄성 특성을 지닌 피브린 하이드로겔을 이용해 3층으로 구성된 미니 뇌 구조를 3D 프린팅으로 구현하고, 그 안에서 실제 신경세포들이 신호를 주고받는 과정을 실험을 통해 입증했다.
위층과 아래층에는 대뇌 신경세포를 배치하고, 가운데층은 비어 있지만, 신경세포들이 가운데를 뚫고 지나가며 연결되도록 설계했다. 아래층에는 미세 센서(전극칩)를 달아 전기신호를 측정하고, 위층은 빛(칼슘 이미징)으로 세포 활동을 관찰한 결과, 전기 자극을 줬을 때 위아래층 신경세포가 동시에 반응했고, 신경 연결을 차단하는 약물(시냅스 차단제)을 넣었더니 반응이 줄어들어 신경세포들이 진짜로 연결돼서 신호를 주고받고 있다는 것을 입증했다.
바이오및뇌공학과 박제균 교수는 “이번 연구는 뇌 조직의 복잡한 다층 구조와 기능을 동시에 재현할 수 있는 통합 플랫폼의 공동개발 성과”임을 강조하며, “기존 기술로 14일 이상은 신호 측정이 불가했던 것에 비해 27일 이상 안정적인 미세 전극 칩 인터페이스를 유지하면서 구조-기능 관계를 실시간으로 분석할 수 있어, 향후 신경질환 모델링, 뇌 기능 연구, 신경독성 평가 및 신경 보호 약물 스크리닝 등 다양한 뇌 연구 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김수지 박사와 윤동조 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 6월 11일 자로 온라인판에 게재됐다.
※논문명: Hybrid biofabrication of multilayered 3D neuronal networks with structural and functional interlayer connectivity
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117688
한편, 이번 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실지원사업, 중견연구 및 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.16
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뇌는 포도당을 구별한다..비만·당뇨 치료의 단서 찾아
‘우리의 뇌는 어떻게 장내에서 흡수된 다양한 영양소 중 포도당을 구별해낼까?’ 우리 대학 연구진은 이 질문에서 출발해, 뇌가 단순히 총열량(칼로리)을 감지하는 수준을 넘어 특정 영양소, 특히 포도당을 선택적으로 인식할 수 있다는 사실을 입증했다. 이번 연구는 향후 식욕 조절 및 대사성 질환 치료 전략에 새로운 패러다임을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 바이오및뇌공학과 박영균 교수팀, 생명과학과 이승희 교수팀, 뉴욕 알버트 아인슈타인 의과대학과의 협력을 통해, 배고픔 상태에서 포도당이 결핍된 동물이 장내의 포도당을 선택적으로 인식하고 선호하도록 유도하는 장-뇌 회로의 존재를 규명했다고 9일 밝혔다.
생물은 당, 단백질, 지방 등 다양한 영양소로부터 에너지를 얻는다. 기존 연구들은 장내 총열량 정보가 시상하부의 배고픔 뉴런(hunger neurons)을 억제함으로써 식욕을 조절한다는 사실을 밝혀왔으나, 특정 포도당에 특이적으로 반응하는 장-뇌 회로와 이에 반응하는 특정 뇌세포의 존재는 규명되지 않았다.
연구팀은 이번 연구를 통해 뇌의 기능에 필수적인 포도당을 감지하고 필요한 영양소에 대한 섭취 행동을 조절하는 ‘장-뇌 회로’를 밝혀내는 데 성공했다.
또한, 이 회로는 뇌의 ‘스트레스 반응 세포(CRF 뉴런*)’가 배고픔이나 외부 자극뿐만 아니라, 소장에 직접 유입된 특정 열량 영양소에 대해서도 초 단위로 반응하며, 특히 ‘포도당(D-glucose)’에 선택적으로 반응한다는 점을 처음으로 입증했다.
*CRF 뉴런: 우리 몸이 심리적·물리적 스트레스에 대응하는 핵심 생리 시스템은 시상하부-뇌하수체-부신 축(Hypothalamus-Pituitary-Adrenal Axis, HPA axis)이다. 이 축의 중심에는 시상하부에서 CRF(부신피질호르몬 방출인자)를 분비하는 뉴런이 있으며, 이들은 다양한 스트레스 자극에 반응해 코르티솔 분비를 유도하고, 생리 및 대사 균형을 유지하는 신경 내분비 조절의 중추로 알려져 있다.
연구팀은 실시간 뇌 속을 정밀하게 추적할 수 있는 광유전학 기반 신경 활성 조절 및 회로 추적 기법을 활용해서, 포도당(D-글루코스, L-글루코스,) 아미노산, 지방 등 다양한 영양소의 쥐의 소장 내 직접 주입하고 관찰했다.
그 결과, 뇌 시상하부의 ‘시상하부 시상핵(PVN)* 부위’에 있는 CRF 뉴런 중 D-글루코스(glucose) 포도당에만 선택적으로 반응하며, 다른 당류나 단백질·지방류에는 반응하지 않거나 반대 방향의 반응을 보이는 것을 확인했다. 이는 뇌가 장내 영양소가 유입 시 반응에 대해 단일 뇌세포 수준에서 어떤 방향성을 유도한다는 것을 처음 확인한 것을 의미한다.
* 시상하부 시상핵(paraventricular nucleus, PVN): 뇌의 시상하부(hypothalamus) 안에 있는 매우 중요한 신경핵(뉴런 무리)으로, 신체 항상성(몸의 균형 유지)을 조절하는 핵심 구조
또한, 연구팀은 소장의 포도당 감지 신호가 ‘척수신경’을 거쳐 뇌의 특정 부위(등쪽 외측 팔곁핵,parabrachial nucleus, PBNdl)을 통해 PVN의 CRF 뉴런으로 전달되는 특징적인 회로를 밝혀냈다. 반면, 아미노산이나 지방 등 기타 영양소는 미주신경(vagus nerve)이란 다른 통로로 뇌에 전달된다는 사실도 확인했다.
광유전학적 억제 실험에서도, 공복 상태의 생쥐에서 CRF 뉴런을 억제하면 동물은 더 이상 포도당을 선호하지 않게 됐으며, 이 회로가 영양소 선택에 있어 포도당 특이적 선호를 유도하는 데 필수적임이 드러났다.
이 연구는 서 교수가 뉴욕대(NYU) 재직 시절 초파리를 모델로, 장내 포도당(글루코스) 및 당을 선택적으로 감지하는 ‘DH44 뉴런’을 발견했던 점을 착안해, 포유류에서도 시상하부 뉴런이 포도당 특이적 반응에 있어 기능적 유사성을 보일 것이라는 가설에서 시작되었다.
이 가설을 입증하기 위해 서 교수 연구팀 김진은 박사(KAIST 박사 졸, 現 캘리포니아공과대학교 연수연구원)가 학위과정 중 생쥐 실험을 통해 배고픈 쥐는 장에 주입된 다양한 영양소 중 열량을 지닌 포도당을 선호하며, CRF 뉴런이 빠르고 특이적인 반응을 보인다는 사실을 확인했다.
또한, 같은 팀 정원교 연구원(KAIST 학사 졸, 現 캘리포니아공과대학교 박사과정)과 함께 실험과 모델링을 통해 CRF 뉴런의 중요성을 규명했고, 김신혜 박사는 협업을 통해 장-뇌 회로 중 특정 척추 신경세포가 장의 정보를 뇌로 전달 한다는 놀라운 발견을 입증했다.
김진은 박사와 김신혜 박사는 “이 연구는 ‘우리의 뇌는 어떻게 장내에서 흡수된 다양한 영양소 중 포도당을 구별해내는가?’라는 단순하지만, 본질적인 질문에서 시작됐고, 이번 연구에서 장-뇌 연결 회로의 핵심 축인 척수신경의 역할을 규명하고 장내 특정 영양소를 감지한 후 이를 뇌에 전달하는 척수 기반 신경 회로가 우리 몸의 에너지 대사 조절과 항상성 유지에 핵심적일 것이라는 것을 밝혀냈다”고 말했다.
서성배 교수는 “이번 연구는 포도당에 특화된 장-뇌 신호 경로를 규명함으로써, 비만·당뇨병 등 대사 질환의 새로운 치료 표적을 제시할 수 있다”며 “향후 아미노산, 지방 등 다른 필수 영양소를 감지하는 유사 회로의 존재와 그 상호작용 메커니즘을 밝히는 연구로 확장될 예정”이라고 밝혔다.
우리 대학 김진은 박사, 김신혜 박사, 정원교 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구의 결과는 국제 학술지 ‘뉴런(Neuron)’에 2025년 6월 20일 온라인 게재됐다.
※논문명: Encoding the glucose identity by discrete hypothalamic neurons via the gut-brain axis
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.05.024
이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 리더과제, 포스코 청암재단 사이언스 펠로십, 아산재단 의생명과학 장학사업, 기초과학연구원, KAIST KAIX 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2025.07.09
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뇌처럼 생각·반응하는 반도체 나왔다
뉴랜지스터(Neuransistor)는 ‘뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미로 만들어진 새로운 용어이다. 이는 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제 반응을 모방하여 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다. KAIST 연구진이 뉴랜지스터의 개념을 제시하고 최초로 뉴랜지스터를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, 이하 LSM)*의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다.
* 액체상태 기계(LSM): 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해, 시간에 따라 변화하는 입력 데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델
현재의 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용하며, 이는 매우 많은 시간과 전력 소모를 필요로 했다.
김경민 교수 연구팀은 이러한 난제를 해결하며 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현하여 시계열 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.
해당 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조로, 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)** 층이 형성된다. 그리고, 이 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결되어 있다.
**2DEG(Two-Dimensional Electron Gas): 계면에서 전도성이 우수한 전자 층이 형성되는 현상으로, 높은 이동도와 빠른 응답속도를 제공함
이러한 독특한 구조 덕분에 뉴랜지스터는 게이트 전압의 극성에 따라 소스와 드레인 간에 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다.
이 소자는 또한 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 기존에는 '마스킹' 기능 구현이 매우 복잡했으나, 뉴랜지스터는 소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현하고, 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환하였다. 또한, 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용성도 역시 뛰어났다.
연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 정보처리 시스템’인 LSM을 구현하였다. 실험 결과, 뉴랜지스터를 활용하는 경우 기존의 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했고, 학습 속도도 더 빨라졌다.
김경민 교수는 “이번 연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 전했다.
이번 연구는 신소재공학과 정운형 박사, 김근영 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며, 재료 분야 세계적 권위의 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 27.4)’에 2025년 4월 8일 字 게재됐다.
(논문명: A Neuransistor with Excitatory and Inhibitory Neuronal Behaviors for Liquid State Machine, DOI: 10.1002/adma.202419122)
한편, 이번 연구는 나노종합기술원, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.16
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스스로 가설을 세워 검증하는 뇌 기반 AI 기술
뇌의 맥락 추론 방식이 챗지피티 같은 대규모 인공지능 모델과 어떻게 다를까? 우리 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다.
현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다.
연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을 고안했고, 이를 바탕으로 전통적인 강화학습 이론과 최신 인공지능 알고리즘 모두 동물의 관련 행동을 제대로 설명하지 못한다는 것을 발견했다.
이어 연구팀은 동물의 현재 상황에 대한 가설을 세우고, 가설의 예측 오류를 바탕으로 행동 전략을 비대칭적으로 업데이트하는 새로운 적응형 강화학습 이론과 모델을 제안했다.
최신 인공지능 모델은 효율적 문제 해결에 집중하다 보니 인간이나 동물의 행동을 잘 설명하지 못하는 경우가 많은 반면, 제안 모델은 예상치 못한 사건에 대한 동물의 행동을 최신 인공지능 모델 대비 최대 31%, 평균 15% 더 잘 예측함을 보였다.
특히, 이 결과는 기존 연구에서 발표된 네 가지 서로 다른 동물 실험 데이터(two-step task, two-armed bandit task, T-maze task, two-armed bandit task with MSN inactivation) 분석을 통해 일관성 있게 재현되었다.
연구팀은 더 나아가 중뇌 기저핵* 선조체**속 중간크기 가시뉴런***이 가설 기반 적응형 강화학습 과정에 관여함을 밝혔다. 직접 경로 가시뉴런들은 예상한 사건을 마주한 경험을, 간접 경로 가시뉴런들은 예상하지 못한 사건을 마주한 경험을 부호화해 행동 전략을 조절함을 보였다.
*기저핵(Basal Ganglia): 대뇌피질, 시상, 뇌간 등 운동 조절 및 학습하는 기능을 담당하는 뇌 부위
**선조체(Striatum): 기저핵의 일부로 가치 평가 및 강화학습 능력과 관련된 부위
***가시뉴런Medium Spiny Neuron, MSN): 선조체의 약 90%를 차지하는 대표적 신경세포로 신경활동을 억제하는 특징을 가지고 있음
본 연구 결과는 뇌의 맥락 추론 방식이 대규모 인공지능 모델과 근본적으로 다르다는 것을 보여준다. 챗지피티(ChatGPT)나 딥시크와 같은 인공지능 모델은 사용자 입력으로부터 맥락 정보를 추정하고 이를 바탕으로 필요한 전문가 시스템에 매칭하며 (딥시크 모델은 강화학습을 사용하여 매칭), 새로운 정보가 들어올 때까지는 이것이 맞다고 가정한다.
이와 달리 뇌는 스스로 추정한 맥락(가설)을 의심하고, 의심이 확인되는 즉시 새로운 맥락을 적극 받아들인다. 이는 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간과 유사한 추론엔진을 구성할 수 있는 새로운 방향성을 제시한다.
본 연구는 뇌과학-인공지능 융합연구로서, 실제 분야에 널리 활용될 수 있다. 예를 들어, 인간의 동역학적 행동 프로파일링 기술을 이용하면 개개인의 가설 수립, 검증 학습 능력 분석이 가능하므로, 맞춤형 교육 커리큘럼 디자인, 인사 및 인력관리 시스템, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 바로 적용할 수 있다.
제안된 적응형 강화학습 모델은 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 인간-인공지능 가치 정렬 (Value alignment) 문제 해결에 활용될 수 있다. 또한 이 과정에 관여하는 것으로 알려진 기저핵 내 보상학습 회로와 관련된 중독이나 강박증과 같은 정신질환의 뇌과학적 원인 규명에 활용될 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 연구는 인공지능의 강화학습 이론만으로 설명할 수 없는 뇌의 가설 기반 적응학습 원리를 밝혀낸 흥미로운 사례ˮ라면서 "스스로 의심하고 검증하는 뇌과학 이론을 대규모 인공지능 시스템 설계와 학습 과정에 반영하면 신뢰성을 높일 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
뇌인지공학 프로그램 양민수 박사과정 학생이 1 저자, 생명과학과 정민환 교수가 공동 저자, 뇌인지과학과 이상완 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 2월 20일자로 게재됐다. (논문명: Striatal arbitration between choice strategies guides few-shot adaptation) DOI: 10.1038/s41467-025-57049-5)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩, 한계도전 R&D 프로젝트, 한국연구재단 중견연구자 및 KAIST 김재철AI대학원 사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.27
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빛으로 기억 조절해 정신질환 치료 가능성 열어
우리 뇌에 과도한 기억이 형성되면 극심한 공포와 관련된 기억이 제대로 소멸되지 않아 발생하는 PTSD 같은 정신질환의 원인이 된다고 한다. 우리 연구진이 빛으로 단백질의 활성을 조절하는 광유전학 기술을 개발하고 이를 통해 과도한 기억 형성을 억제해 PTSD의 발생을 줄일 수 있는 가능성을 열어 화제다.
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 뇌에서 기억 형성을 조절하는 새로운 메커니즘을 밝혀냈다. 연구팀은 다양한 뇌 신경전달물질들에 의해 활성화되는 대표적인 세포내 신호전달분자효소인 PLCβ1 단백질*에 집중했다. 이번 연구는 기억 형성과 소멸을 조절하는 데 중요한 역할을 하는 단백질(PLCβ1)의 기능을 규명하였으며, PTSD와 같은 과도한 기억 형성에 의한 정신질환의 새로운 분자적 기전을 밝히는데 기여했다.
*PLCβ1 단백질: 인산지질 가수분해효소 C 베타 1
우리 뇌는 매일 다양한 경험을 통해 새로운 기억을 형성하고 소멸시킨다. 기억 형성과정은 해마라는 뇌 부위에서 이루어지며, 여기서는 양성적 신호와 음성적 신호가 균형을 맞추어 최적의 기억 형성을 유지한다. 그러나 양성 조절 인자가 부족하면 기억 형성에 문제가 생기고, 음성 조절 인자가 손상되면 과도한 기억이 형성된다. 이러한 과도한 기억 형성은 PTSD와 같은 정신질환의 원인이 될 수 있다.
허원도 교수 연구팀은 세계 최초로 단백질(PLCβ1)이 해마에서 기억 억제자로 작용하여 과도한 기억 형성을 억제하는 중요한 역할을 하는 등 동 단백질이 해마에서 특히 중요한 역할을 한다는 것을 밝혔다.
연구팀은 단백질(PLCβ1)을 결핍시킨 마우스에서 과도한 기억 형성과 공포 반응이 증가하는 것을 발견하였고, 반대로 동 단백질이 과발현하거나 광유전학으로 활성화시키면 과도한 공포 반응이 억제되는 것을 확인하였다. 이는 동 단백질이 기억 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 하며, 적절한 기억 형성을 유도함을 의미한다.
연구팀은 빛으로 제어하는 광유전학 기술을 개발하여 단백질(PLCβ1)의 기능을 정밀하게 조절하였다. 이 기술은 빛을 이용해 특정 단백질을 활성화하거나 비활성화할 수 있어, 뇌의 특정 부위에서 일어나는 신경 활동을 정밀하게 제어할 수 있다. 이를 통해 연구팀은 동 단백질이 기억 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 한다는 것을 입증하였다. 이는 광유전학 기술이 신경 과학 연구뿐만 아니라 PTSD와 같은 정신질환 원인 규명 및 치료에도 혁신적인 도구가 될 수 있음을 보여주는 결과이다.
단백질(PLCβ1) 결핍 마우스에서 나타난 과도한 공포 반응은 PTSD 환자의 증상과 유사하다. 연구팀은 동 단백질 활성화가 극심한 스트레스로 인해 과도한 공포 기억이 형성되는 마우스 모델에서 공포 반응을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 동 단백질이 PTSD와 같은 정신질환의 원인에 중요한 역할을 하며 동 단백질을 조절함으로써 과도한 기억 형성을 억제해 PTSD의 발생을 줄일 수 있는 가능성이 열린 것이다.
교신저자인 허원도 교수는 "이번 연구는 단백질(PLCβ1)이 해마에서 기억 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 한다는 것을 밝혀냈으며, 이는 PTSD와 같은 정신질환의 새로운 치료 가능성을 제시한다. 그리고 동 단백질의 기능을 정밀하게 조절함으로써 과도한 공포 기억 형성을 억제할 수 있는 방법을 개발할 수 있을 것으로 기대되며, 이는 정신질환 치료에 혁신적인 돌파구가 될 수 있을 것이다"고 말했다. 아울러 “실제 치료에 적용되거나 동 단백질 신호 억제가 다른 뇌 기능에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 인간에게 적용 가능한지에 대한 임상 연구가 추가적으로 필요하다.” 고 첨언했다.
생명과학과 이진수 박사가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴스(Sciences Advances)’2024년 7월호 인쇄판에 게재될 예정이며, 2024년 6월 28일자로 온라인판에 게재됐다. (논문명: Phospholipase C beta 1 in the dentate gyrus gates fear memory formation through regulation of neuronal excitability). (Impact Factor: 13.6). (DOI: 10.1038/s41592-023-02122-4)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구사업, KAIST 글로벌특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.15
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애물단지 열을 컴퓨팅에 활용한다
기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다.
*모트 전이 반도체: 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자
본 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드* 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작하여, 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 하였다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 하였다. 또한, 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할을 하였다. 이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었으며, 이를 활용하여 컴퓨팅을 수행할 수 있었다.
*폴리이미드: 우수한 기계적 강도, 유연성, 내열성을 가진 폴리머 소재. 디스플레이, 태양전지, 메모리 등에 다양하게 활용됨
김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀으며, 열은 저장할 수 있고, 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다”며 “이번 연구의 의미는 기존에는 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 연구의 의미에 대해서 말했다.
또한 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며, 또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 설명했다. 그리고“이번 연구는 미국의 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)와의 공동 연구로 검증된 결과”라는 점을 강조했다.
이번 연구는 신소재공학과 김광민 박사과정, 인재현 박사, 이영현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며 재료 분야 최고 권위의 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor: 41.2)'에 6월 18일 字에 게재됐다.
(논문명 : Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.25
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소금 결핍 시 장에서 섭취 욕구 조절하다
나트륨은 생물이 살아가는 데 필요한 중요한 미량영양소 중 하나로, 수분 균형과 혈압을 조절하며 근육 수축 및 신경세포의 작용전위 생성에 필수적이다. 한국 연구진은 소금 섭취 욕구가 짠맛에만 의존하는 것이 아니라, 체내 나트륨 수준에 따라 결정된다는 새로운 시각을 제시했고 미각 감지 기작과는 다르게 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견했다.
우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 나트륨이라는 미량영양소에 대한 우리 몸의 새로운 감지 기작과 그 욕구를 조절하는 새로운 메커니즘을 발견했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 소금에 대한 미각 감지 기작을 넘어 장내 신경세포가 나트륨에 직접적으로 반응하고 이 반응이 동물의 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하는 새로운 감지 기작으로 작용한다는 연구 결과를 밝혔다.
해당 연구에서는 초파리를 이용해 나트륨 결핍 상태에 따른 소금에 대한 선호도가 증가함을 확인했다. 더욱 흥미로운 점은 나트륨에 대한 선호도가 소금에 대한 미각 센서가 작동하지 못하는 ‘Ir76b’ 돌연변이 파리에서도 나트륨 결핍 상태에서 소금을 더 선호한다는 것이다. 이에 연구진은 스크리닝을 통해 나트륨을 직접 인지하는 초파리의 장내 신경세포를 발견했으며, 이 신경세포가 나트륨 결핍에 따라 나트륨에 대한 반응 정도를 다르게 해 초파리의 소금 섭취 욕구를 조절하는 역할을 한다는 것을 규명했다.
연구팀은 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견하며 소금에 대한 섭취 욕구는 모든 생물에 존재하는 것이기에 해당 연구는 곤충뿐 아니라 포유동물과 같은 척추동물에서도 유사한 메커니즘이 존재할 수 있다는 가능성도 제시했다.
나아가 소금에 대한 섭취 욕구를 조절함으로써 이를 통해 소금 과다 섭취로 생기는 고혈압 등의 여러 질병에서 새로운 생리학적 측면에서의 접근 방식을 할 수 있을 것이라 여겨진다.
연구를 주도한 서성배 교수는 “이번 연구는 소금의 짠맛과는 독립적으로 장 신경세포를 통해 선호도가 결정된다는 것을 발견하였고, 나트륨 섭취의 생리적 조절에 대한 새로운 메커니즘을 제공하였다 소금에 대한 섭취욕은 모든 진화 생물에서 보이는 공통적인 특징으로 해당 연구를 통해서 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하여 고혈압을 포함한 여러 질병에 생리학적으로 접근할 수 있는 가능성을 보여준 것이라 기대한다.”고 말했다.
생명과학과 김병수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 메타볼리즘(Nature Metabolism)’ 4월 3일 자로 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Postprandial sodium sensing by enteric neurons in Drosophila).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 리더과제 (전 창의과제), 생명과학 프로젝트 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.02
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인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 명현 교수, 그리고 신소재공학과 이건재 교수 공동연구팀이 ‘인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체’를 개발하는 데에 성공했다. ‘인간의 뇌를 모방해 동일평면 상에 수평 집적한 뉴로모픽 반도체’를 개발(2021년 Science Advances 게재)하는 데에 성공했던 연구팀은, 뉴런 소자와 시냅스 소자를 상하부에 3차원 방식으로 수직 집적해, 보다 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 뉴로모픽 반도체를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 졸업생 한준규 박사, 전기및전자공학부 이정우 박사과정과 김예은 박사과정, 그리고 신소재공학과 김영빈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2023년 9월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : 3D Neuromorphic Hardware with Single Thin-Film Transistor Synapses Over Single Thin-Body Transistor Neurons by Monolithic Vertical Integration). ‘Advanced Science’는 재료과학, 물리학, 화학, 생명과학, 엔지니어링 분야의 기초 및 응용 연구를 다루는 학제 간 오픈 액세스 저널이다. (impact factor : 17.521)
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다.
연구팀은 단일 박막 트랜지스터(thin-film transistor) 기반 시냅스 소자를 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자 위에 3차원 방식으로 수직 집적해, 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 3차원 집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자를 제작하기 위해, 엑시머 레이저 어닐링(excimer laser annealing) 기법을 활용했다. 또한, 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자의 내구성을 향상시키기 위해, 소자 내부의 줄열(Joule heat)을 이용한 자체 어닐링 기법도 제안했다. 이러한 뛰어난 내구성을 바탕으로, 이벤트 카메라(event camera)를 기반으로 제작된 손동작 기반의 수화 (手話) 패턴을 높은 성공률로 인식할 수 있음을 보였다.
2023.09.21
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생물의 후각을 모방한 단일 뉴로모픽 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 기계공학과 박인규 교수 공동 연구팀이 ‘생물의 후각 뉴런을 모방한 단일 뉴로모픽 소자’을 개발하는 데에 성공하였다고 밝혔다. 과거‘인간의 후각을 모방한 뉴로모픽 모듈'을 개발하는 데에 성공했던 연구팀은, 기존에 센서와 뉴런 소자가 분리되어 별도 센서의 신호를 받아 스파이크 출력을 했던 뉴로모픽 모듈에서 한 층 더 발전된, 단일 소자만으로 가스 감지 및 스파이크 신호 출력이 가능한 뉴로모픽 소자를 개발하였다.
이상원 박사과정이 제 1저자로 참여하고 강민구 박사과정이 공동저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Cell’ 자매지인 ‘Device’에 2023년 9월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : An Artificial olfactory sensory neuron for selevtive gas detection with in-sensor computing).
인공지능을 활용한 가스 센서는 혼합 가스를 정확하게 분류할 수 있다는 점에서 산업 안전, 호흡 모니터링, 음식 모니터링 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 그러나 기존의 센서들은 센서의 신호를 받아 디지털화하는 아날로그-디지털 변환기(ADC)가 별도로 필요할 뿐 아니라, 소프트웨어를 통해 인공지능을 구현하기 때문에 프로세서와 메모리 간 반복적인 데이터 이동이 필요한 폰노이만 아키텍처를 이용한다. 그에 따라 높은 전력이 소모되어 배터리로 구동되어야 하는 모바일, 사물인터넷 장치 등 실상황에서 활용성이 떨어진다.
한편, 인간의 후각 뉴런은 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비로도 가스를 감지할 수 있다. 초저전력 소모를 위하여, 이를 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 신호를 전달하는 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있으며, 기존 연구의 경우 별도의 센서 신호를 받아 뉴런 소자 및 회로에서 스파이크 신호로 변환을 하는 방식이었다. 그에 따라 센서와 뉴런 장치 간 별도의 패키징 공정이 필요하고, 두 장치 간에 발생하는 신호 지연 및 전력 소모도 추가로 발생하게 된다.
연구팀은 스파이크 신호를 출력할 수 있는 silicon nanowire field-effect transistor (SiNW-FET) 상부에 수소와 암모니아에 반응성을 가지는 palladium과 platinum nanoparticle을 코팅하여, 가스를 감지하여 스파이크 출력 변화를 보이는 단일 후각 뉴런 소자를 개발하였다. 즉 센서와 뉴런 소자를 별도로 공정하는 것이 아닌 가스 감지 기능을 하는 인공 뉴런 단일 소자를 개발한 것이다. 연구팀은 제작된 뉴런 소자에, 마찬가지로 field-effect transistor 기반의 단일 시냅스 소자를 연결하여 수소와 암모니아를 구분하는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 가스 감지 뉴런과 시냅스 모두 완전한 Si CMOS 공정 시스템을 이용하여 모듈을 개발하였기 때문에 이후 대규모 공정을 안정적으로 할 수 있다는 점에서 의미가 크다.
연구를 주도한 이상원 박사과정은 “개발된 뉴로모픽 모듈은 IoT 분야에서 호흡 모니터링이나 위험 가스 감지 등에 유용하게 사용될 것으로 기대된다"며, 특히 "자체적으로 가스 감지가 가능한 단일 뉴런 소자 개발은 인-센서 컴퓨팅 분야에서 의미 있는 발전이 될 것이다"고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.12
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전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀, Nature Communications Editor's highlight 선정
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 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.31
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유해가스 및 와인을 구별하는 전자 코 뉴로모픽 반도체 모듈 개발
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 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다. 또한 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서도 추가 전력 소비가 발생한다. 따라서 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비만으로 가스를 판별할 수 있다. 따라서 저전력 후각 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 후각 시스템을 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 정보를 전달하는 `인 센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 기반 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있다. 이러한 뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 후각 뉴런처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 가스 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용해, 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈을 바탕으로 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다. 특히, 여러 가지 가스 분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있음을 보인 것에서 그 의미가 크다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용되어 사물인터넷(IoT) 분야, 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.04
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차세대 뉴로모픽 구현을 앞당길 멤리스터 기반 고신뢰성 인공 뉴런(신경세포) 어레이 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 뛰어난 안정성과 집적도가 높은 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 *고신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 입력에 따라 소자의 저항 상태가 바뀌는 소자. 입력 전압의 크기와 길이 등에 따라 소자 내부의 저항 값이 바뀌며 정보를 저장하거나 처리한다.
최 교수 연구팀은 기존 멤리스터의 불안정한 특성을 보이는 필라멘트 기반 방식에서 벗어나, 점진적인 산소 농도를 갖는 금속산화물을 이용해 안정적이고 신뢰성 높은 인공 뉴런 어레이를 발표하였다. 기존의 멤리스터 소자는 안정성이 낮고 응용에 사용하기 위한 어레이 형태로 제작하기 힘든 문제점이 있지만, 최 교수 연구팀이 개발한 소자는 뛰어난 안정성을 갖출 뿐만 아니라, 자가 정류 특성과 높은 수율을 갖춰 대용량 어레이 형태로 집적될 수 있다. 따라서 집적도가 높고 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현할 때 활발히 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 박시온, 정학천 석박사통합과정, 박종용 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월호에 출판됐다. (논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)
인간의 뉴런은 들어오는 신호의 크기와 주파수에 따라 스파이크를 내보내거나 내보내지 않는 방식으로 정보를 처리한다. 현대의 컴퓨터가 빅데이터를 처리하는데 많은 에너지를 소모하는 것과 다르게, 사람의 뇌는 매우 적은 에너지만으로도 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 이유로, 신경의 효율적인 신호전달 시스템을 모사하여 컴퓨팅에 사용하는 `뉴로모픽' 하드웨어 기술이 활발히 연구되고 있다. 멤리스터 소자는 고집적, 고효율로 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅(Large-scale Neural Computing) 시스템을 구현하기에는 단위 소자의 신뢰성 및 수율의 문제가 있다. 기존의 멤리스터는 절연체 내부에서 필라멘트가 마치 번개와 같이 무작위적으로 생성되고 사라지며 동작하기 때문에 제어하기가 힘들어 낮은 신뢰성을 보이게 되며, 이로 인해 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현하는 데 한계점으로 지적되어 왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 무작위적인 필라멘트 문제를 해결하기 위해 필라멘트 기반 저항 변화가 아닌, 산소 이온의 점진적인 이동을 이용해 저항 변화 소자를 구현함으로써 소자의 신뢰성 확보하였다. 또한 단위 소자를 통한 어레이 제작 기술을 확보하여, 400개의 고신뢰성 인공 뉴런 소자를 100% 수율의 크로스바 어레이 형태로 집적하는 데 성공했다.
연구팀은 제작한 고신뢰성 인공 뉴런 어레이 기반 뉴로모픽 시스템을 이용해 항균성 단백질(anti-microbial peptide) 아미노산 서열을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 항균성 단백질을 만들어내는 뉴로모픽 시스템을 구현하였다.
제1 저자인 박시온 석박통합과정 연구원은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 뉴런 소자는 안정적인 특성과 높은 수율을 바탕으로 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대되며, 개발된 인공 뉴런 소자를 이용해 촉각 등을 감지하는 로봇의 인공 신경계, 시계열 데이터를 처리하는 축적 컴퓨팅(reservoir computing) 등 다양한 응용을 가능케 하여 미래 전자공학의 기반이 될 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.07
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