<안구신경 시스템내 신경근접합부 모식도와 이를 모방하기 위한 재구성 가능 GaN　HEMT 디바이스(사진=숭실대 제공)>

숭실대학교(총장 장범식) 전자정보공학부 유건욱 교수 연구팀과 버지니아대학교(University of Virginia) 이규상 교수팀의 국제공동연구로 진행된 ‘An artificial neuromuscular junction for enhanced reflexes and oculomotor dynamics based on a ferroelectric CuInPS/GaN HEMT’ 연구 결과가 사이언스 자매지 Science Advances (IF=14.980)에 게재됐다.

공동 연구팀은 이번 연구에서 강유전성 절연체 물질을 GaN 트랜지스터에 이종집접해 외부 액츄에이터를 동작시킬 수 있는 재구성 가능한 GaN 트랜지스터를 구현했다. 또한 높은 드라이빙 전류와 재구성 가능한 특성에 착안하여 안구신경 시스템내 in-situ 연산과 액츄에이션을 할 수 있는 인공 신경근 접합부 시냅스를 모사하는 반도체로 응용이 가능하다는 것을 보여줬다.

이규상 교수는 “이 공동연구를 통해 외부 자극을 인식하고 그에 따라 즉각적인 반응을 하는 포유류의 근육 신경을 모사해 낼 수 있었는데, 특히 높은 출력을 낼 수 있는 GaN 트랜지스터 기반의 소자를 이용해 인공 근육 신경을 구현해 냄으로써 미래 로보틱스 응용 분야에 활용도가 높을 것으로 예상된다”이라고 소감을 전했다.

유건욱 교수는 “연구실에서 개발한 reconfigurable GaN 트랜지스터로 구현한 고속 물리적 축적 컴퓨팅과 신경근 접합부 모사 시냅스 결과를 통해 GaN 트랜지스터의 응용 분야가 기존 RF 및 전력반도체에서 확장될 수 있음을 보였다. 특히, 재구성 가능 GaN 트랜지스터로 Logic 구현한 최근 결과는 GaN IC 집적도 한계를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있을 것으로 생각된다. 대구경, 집적화 가능한 reconfigurable GaN 트랜지스터 구조 및 공정을 연구하는 중이며 이를 통해 다양한 GaN 시스템 응용이 가능할 것으로 기대된다”고 말했다.