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| 한양대와 공동연구 국제학술지 게재(Joint Research with Hanyang University Published in International Journal) | |||
| 작성자 | 대외홍보센터 | 작성일 | 2025-07-07 |
| 조회수 | 320 | ||
| 한양대와 공동연구 국제학술지 게재(Joint Research with Hanyang University Published in International Journal) | |||||
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대외홍보센터 |  |
2025-07-07 |  |
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국립부경대-한양대, ‘잡음으로 이미지 생성 성능↑’ 역발상 연구 ‘주목’
- 이종접합 기반 확률 제어 트랜지스터 소자 개발 … <Advanced Materials> 게재
△이은광(왼쪽), 유호천 교수
국립부경대학교 이은광 교수(화학공학과) 연구팀과 한양대학교 유호천 교수(융합전자공학부) 연구팀이 이종접합 기반 확률 제어 트랜지스터 소자를 개발하고, 이를 통해 잡음(noise)을 증폭시켜 오히려 이미지 생성 정확도를 향상시키는 새로운 원리를 제시했다.
공동연구팀은 폴리머 기반 이종접합 구조를 도입해 정공과 전자의 주입 불균형에 의해 자발적으로 형성되는 음의 트랜스컨덕턴스(NTC) 특성을 구현했다. 또 내부 잡음에 의해 확률적 도핑(de-doping)이 유도되며, 이 과정이 이미지 생성 정확도를 높이는 중요한 매커니즘이라는 것을 처음으로 입증했다.
이 연구는 최근 분산 컴퓨팅 패러다임인 컴퓨팅(edge computing)과 생성형 AI의 발전에 따라 하드웨어 수준에서 확률성과 비선형성을 효율적으로 구현할 수 있는 신소자 연구가 주목받는 가운데 나온 역발상 연구로 주목된다.
인간 두뇌의 시냅스처럼 예측 불가능성을 품은 확률 기반 트랜지스터는 에너지 효율성과 기능적 다양성을 동시에 확보할 수 있는 유망한 차세대 소자 기술이지만, 기존 확률성 소자는 잡음을 억제, 회피하는 방식이 일반적이고, 이를 능동적으로 활용한 소자는 드물다.
이번 연구는 ‘잡음’이라는 물리적 현상을 제거 대상이 아닌 계산 자원으로 활용하는 패러다임 전환을 이끌었다는 점에서 큰 의의가 있다. 특히, 차세대 생성 AI 시스템, 에지 디바이스 및 인지형 센서 소자에 이 기술이 접목될 경우, 저전력·고효율 연산 구조 실현이 가능할 것으로 기대된다.
이은광 교수는 “이번 연구는 유기 반도체의 구조적 장점과 비선형 확률성을 동시에 활용한 창의적인 시도로, 노이즈 제어 기반 하드웨어 AI 시스템의 상용화 가능성을 크게 앞당길 것.”이라고 밝혔다.
이번 연구는 차세대 비선형 연산 소자 및 생성 AI 하드웨어 분야의 획기적 돌파구로 평가된다. 연구 결과를 담은 논문 ‘Heterojunction-driven stochasticity: BHJ noise-enhanced negative transconductance transistor in image generation’은 재료과학 및 응용전자 분야의 세계적 학술지 <Advanced Materials>(IF: 26.8, JCR 상위 2.2%)에 최근 게재됐다.
이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 개인기초연구사업 및 한국산업기술진흥원의 AI 반도체 핵심인재 양성사업(IITP)의 지원으로 수행됐다. <부경투데이>
Pukyong National University and Hanyang University ‘Draw Attention’ with Counterintuitive Research: Improving Image Generation Performance Using Noise
？ Development of Heterojunction-Based Probabilistic Control Transistor Device Published in <Advanced Materials>
A research team led by Professor Lee Eun-kwang from the Department of Chemical Engineering at Pukyong National University and Professor Yoo Ho-chun from the Department of Convergence Electronic Engineering at Hanyang University has developed a heterojunction-based probabilistic control transistor device. Their work introduces a novel principle in which amplifying noise actually improves image generation accuracy.
The joint research team implemented a polymer-based heterojunction structure to realize a spontaneously formed negative transconductance (NTC) characteristic resulting from hole？electron injection imbalance. They also demonstrated for the first time that internal noise induces probabilistic doping and de-doping processes―an essential mechanism for enhancing image generation accuracy.
This research is drawing attention as a counterintuitive approach emerging at a time when novel device studies that can efficiently implement stochasticity and nonlinearity at the hardware level are increasingly valued, especially with the rise of distributed computing paradigms like edge computing and the advancement of generative AI.
Much like synapses in the human brain, probabilistic transistors with inherent unpredictability are seen as promising next-generation devices capable of combining energy efficiency with functional diversity. However, traditional approaches to probabilistic devices typically focus on suppressing or avoiding noise, while devices that actively leverage noise in a controlled manner remain rare.
This study is particularly significant for driving a paradigm shift in which noise, traditionally considered an unwanted physical phenomenon, is repurposed as a valuable computational resource. If integrated into next-generation generative AI systems, edge devices, and neuromorphic sensors, this technology is expected to enable low-power, highly efficient computing architectures.
Professor Lee Eun-kwang commented, “This research is a creative approach that simultaneously leverages the structural advantages of organic semiconductors and their nonlinear stochastic behavior, and it is expected to greatly accelerate the commercialization of noise-control-based hardware AI systems.”
This research is being hailed as a groundbreaking breakthrough for next-generation nonlinear computing devices and generative AI hardware. The team’s findings were recently published in Advanced Materials (IF: 26.8, JCR Top 2.2%), a leading international journal in materials science and applied electronics, under the title ‘Heterojunction-driven stochasticity: BHJ noise-enhanced negative transconductance transistor in image generation.’
The study was supported by the Individual Basic Science and Engineering Research Program funded by the Ministry of Science and ICT and the National Research Foundation of Korea, as well as the AI Semiconductor Core Talent Development Program (IITP) run by the Korea Institute for Advancement of Technology. <Pukyong Today>