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[사진 1. (왼쪽부터) 루실린 석박사통합과정생, 김현재 교수]

 

공과대학 전기전자공학과 김현재 교수 연구팀이 빛과 온도를 동시에 감지하고 각 자극을 독립적으로 분석할 수 있는 유연 이중 모달 센싱 트랜지스터를 개발했다. 연구팀은 인듐-갈륨-아연 산화물(IGZO) 기반 박막 트랜지스터에 산화아연 나노섬유(ZnO NFs)를 결합하고 딥러닝 기반 신호 분리 기술을 도입해, 하나의 소자에서 빛과 온도에 의한 복합 자극을 정량적으로 복원하는 데 성공했다.

 

기존 다중 모달 센서는 빛과 온도에 의해 발생하는 전기적 신호가 서로 중첩돼 각각의 자극을 정확하게 구분하기 어렵다는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 IGZO 박막 트랜지스터 상부에 ZnO 나노섬유를 집적해 빛과 온도에 대한 반응이 게이트 전압에 따라 서로 다른 전류 변화로 나타나도록 설계했다. 특히 하나의 게이트 전압에서 측정한 전류값이 아닌, 여러 게이트 전압 조건에서 얻은 전기적 신호를 활용하고 경량 신경망을 적용해 빛의 세기와 온도를 각각 복원함으로써 복합 자극 간 간섭 문제를 해결했다는 점에서 의미가 있다.

[그림. 유연 이중 모달 센싱 트랜지스터의 구조, 딥러닝 기반 광·온도 신호 분리 및 웨어러블 응용]

 

연구팀은 ZnO 나노섬유와 IGZO 박막 트랜지스터를 결합한 이종구조를 구현했다. ZnO 나노섬유의 결함 준위에 의한 광 여기와 온도 변화에 따른 계면 전위 조절은 게이트 전압 조건에 따라 서로 다른 전류 응답을 형성한다. 연구팀은 이러한 다중 바이어스 전류 패턴을 일종의 ‘전기적 지문(electrical fingerprint)’으로 활용하고, 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망을 통해 빛의 세기와 온도를 분리·복원했다.

 

개발된 소자는 최대 2.69 A/W의 광응답도와 0.071 °C⁻¹의 온도 계수를 나타냈으며, 빛의 세기와 온도 예측에서 각각 0.992와 0.989의 결정계수(R²)를 달성했다. 또한 2mm의 굽힘 반경에서 1만 회 반복 굽힘 시험 후에도 안정적인 동작을 유지해 웨어러블 환경 모니터링 분야에서의 활용 가능성을 확인했다.

 

김현재 교수팀은 “이번 연구는 하나의 유연 트랜지스터에서 빛과 온도를 함께 감지하고, 딥러닝을 통해 각 자극을 독립적으로 복원했다는 데 의의가 있다”며 “이 기술을 기반으로 향후 웨어러블 환경 모니터링 및 지능형 복합 센싱 시스템으로의 확장을 목표로 후속 연구를 진행할 것”이라고 밝혔다.

 

이번 연구 결과는 나노과학 분야의 권위 있는 국제학술지 'Nano-Micro Letters(IF 38.5, JCR 상위 0.8%)'에 2026년 7월 게재됐다.