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[IT뉴스]신경계 모사한 반도체로 로봇에 '습관' 구현…자극에 효율적 대응

온카뱅크관리자

2025-07-15 14:37:29

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 <img alt="왼쪽부터 박시온 KAIST 전기및전자공학부 석박통합과정생, 이종원 충남대 교수, 최신현 KAIST 최교수. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/15/dongascience/20250715143010194lxkt.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="qeFRa8phCb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/15/dongascience/20250715143010194lxkt.jpg" width="658">
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 왼쪽부터 박시온 KAIST 전기및전자공학부 석박통합과정생, 이종원 충남대 교수, 최신현 KAIST 최교수. KAIST 제공
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 사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고 중요한 자극에 민감하게 반응해 에너지 낭비를 줄이면서도 외부 변화에 민첩하게 대응한다. 국내 연구팀이 차세대 반도체를 기반으로 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 설계 없이도 사람처럼 습관화·민감화가 가능한 효율적인 로봇 시스템을 구현했다.
 KAIST는 최신현 전기및전자공학부 석좌교수팀이 이종원 충남대 반도체융합학과 교수팀과 공동으로 생명체의 감각 신경계를 모사하는 차세대 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발했다고 15일 밝혔다. 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템까지 증명한 이번 연구결과는 7월 1일(현지시간) 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 공개됐다.
 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 금방 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 빠르게 반응한다. 감각 신경계의 습관화, 민감화 기능이다. 효율적으로 외부 환경에 대응하는 로봇을 구현하기 위해 생명체의 감각 신경계 기능을 로봇에 적용하려는 시도가 꾸준하다.
 복잡한 신경 특성을 로봇에 구현하려면 별도 소프트웨어나 복잡한 회로가 필요해 소형화가 어려웠다. 신경계 특성을 모사한 '뉴로모픽' 반도체 일종인 멤리스터 소자를 활용하는 시도가 있었지만 기존 멤리스터는 단순한 전도도 변화만 가능해 신경계의 복잡한 특성을 모사하는 데 한계가 있다.
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 <img alt="감각 신경계의 습관화 및 민감화 기능 모사가 가능한 새로운 멤리스터 소자 실물과 구조(위). 기존 멤리스터의 단순한 전도도 변화 특성과 개발된 멤리스터의 복잡한 전도도 변화 특성(아래). KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/15/dongascience/20250715143011513yojf.png" data-org-width="494" dmcf-mid="B22cIo41lB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/15/dongascience/20250715143011513yojf.png" width="658">
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 감각 신경계의 습관화 및 민감화 기능 모사가 가능한 새로운 멤리스터 소자 실물과 구조(위). 기존 멤리스터의 단순한 전도도 변화 특성과 개발된 멤리스터의 복잡한 전도도 변화 특성(아래). KAIST 제공
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 멤리스터는 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이에 흐른 과거 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 전기소자다. 전도도가 자극 반복에 따라 계속 변한다는 뜻이다.
 연구팀은 하나의 멤리스터 안에 서로 반대 방향으로 전도도를 변화시킬 수 있도록 기존 산화하프늄(HfO2) 멤리스터 내부에 타이타늄산화물(TiOx) 층을 도입했다. 실제 감각 신경계에서처럼 습관화와 민감화 등의 기능을 모사할 수 있는 새로운 멤리스터를 개발한 것이다.
 연구팀이 개발한 멤리스터 소자는 자극이 반복되면 점차 반응이 줄어들다가 위험 신호가 감지되면 다시 민감하게 반응하는 등 실제 신경계의 복잡한 반응 패턴을 재현하는 데 성공했다.
 연구팀은 촉각과 고통을 인식하는 멤리스터 기반 인공 감각 신경계를 구현하고 실제 로봇 손에 적용해 효율성을 테스트했다.
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 연구팀이 개발한 멤리스터 소자 기반의 인공 감각 신경계를 탑재한 로봇 손 실험 결과. 중요하지 않은 자극은 무시해 에너지 효율을 높이고 프로세서 부담을 줄일 수 있다. KAIST 제공
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 반복적으로 안전한 촉각 자극을 가하자 처음에는 낯선 촉각 자극에 민감하게 반응하던 로봇 손이 점차 자극을 무시하는 습관화 특성을 보였다. 전기 충격과 함께 자극을 가했을 때는 이를 위험 신호로 인식해 다시 민감하게 반응하는 민감화 특성이 확인됐다.
 논문 제1저자인 박시온 KAIST 전기및전자공학부 석박통합과정생은 "사람의 감각 신경계를 차세대 반도체로 모사해 더 똑똑하고 에너지 측면에서 효율적으로 외부 환경에 대응하는 신개념 로봇 구현의 가능성을 열었다"고 말했다.
 이어 "앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것으로 기대된다"고 밝혔다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1038/s41467-025-60818-x
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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