유연한 뉴로모픽 전자소자: 웨어러블 센서 컴퓨팅

생체 인지 시스템을 모방한 유연한 뉴로모픽 아키텍처는 스마트 웨어러블 전자기기 분야에서 큰 잠재력을 가진다. 뉴로모픽 센싱 및 컴퓨팅을 구현하기 위해서는 외부 자극을 감지하고 처리하는 인공 감각 뉴런과 병렬 연산이 가능한 중앙 신경계를 통합하는 것이 필수적이다. 특히, 데이터 구조화 기술을 통해 데이터 볼륨을 크게 줄여 효율적인 자극 감지 및 처리가 가능하며, 이는 뉴로모픽 응용 분야를 스마트 웨어러블 시스템으로 확장하는 데 기여한다. 근접 센서(near-sensor) 컴퓨팅에서는 시냅스 소자와 센서가 각각 감각 뉴런과 수용체를 모방하는 반면, 인-센서(in-sensor) 컴퓨팅에서는 단일 다기능 소자가 수용체와 뉴런의 역할을 동시에 수행한다. 웨어러블 근접 및 인-센서 컴퓨팅 시스템을 구축하기 위해서는 생물학적 기능을 재현하는 인공 감각 뉴런과 중앙 신경 시냅스 개발이 중요하며, 통합 시스템은 높은 기계적 유연성과 집적 밀도를 갖춰야 한다. 본 리뷰는 유연한 생체 모방 인지 시스템 연구를 근접 및 인-센서 컴퓨팅으로 분류하여 다룬다. 생물학적 인지 과정, 필수 구성 요소 및 각 구성 요소의 구조를 포함한 기본 측면과 웨어러블 스마트 시스템 적용 사례를 포괄적으로 검토한다. 궁극적으로 차세대 사물 인터넷(IoT)과 연결된 스마트 웨어러블 시스템을 위한 유연한 뉴로모픽 전자소자의 미래 연구 방향에 대한 통찰을 제공한다.