최근 인간의 오감으로부터 얻은 신호들을 처리하는 생체 말초 신경 시스템을 모방하고자 하는 감각-뉴로모픽 시스템 구현은 유망한 연구로 관심을 받고 있음. 감각 수용체, 신경 경로 그리고 뇌로 이어지는 인간의 말초 신경계는 외부 변화들을 감지하여 반응할 수 있는 시스템임. 이를 모사하기위해, 인공 감각 수용체와 뉴로모픽 소자들 (뉴런 및 시냅스)로 구성된 감각-뉴로모픽 시스템은 외부로부터 받은 실시간 신호 처리를 가능하게 함. 특히, 저전력 소모, 결함 감내성, 통신 보안 등에서 장점을 보일 수 있는 시스템임. 최근 몇 년간 발표된 연구들에 따르면 시냅스와 감각 수용체의 유연성을 이용한 스트레쳐블 감각-뉴로모픽 시스템을 보여주었고, 시뮬레이션을 통해 적용 가능성도 확인하였음. 그러나, 실시간으로 넘겨받은 정보들을 수집하는 방법과 처리하는 방법에 대한 연구가 부족해 하드웨어 신경망 플랫폼 연결 및 구현 가능성이 힘들어 보임. 따라서, 하드웨어 신경망 플랫폼에서의 감각-뉴로모픽 시스템 구현을 위한 보다 심화된 연구가 필요함.

이 논문에서는 하드웨어 신경망을 구성하기 위한 중요 파트인 인공 감각 수용체와 인공 시냅스 어레이를 성공적으로 제작 및 분석하였고, 더 나아가 실시간 정보가 담긴 패턴을 제작하여 감각-뉴로모픽 시스템 구현에 대한 실현 가능성을 평가했음. 2장에서는, 고분자 화합물과 메탈 간 발생하는 마찰 전기 특성을 이용하여 압력에 따라 반응하는 인공 감각 수용체를 제작했음. 감각 수용체를 누르거나 떼어냈을 때 발생하는 전기 신호들을 분석하였고 마이크로 컨트롤러 장치와 결합해 시간과 관계된 정보들을 수집할 수 있었음. 앞서 수집한 정보들을 이용하여 시각화 된 촉각 패턴으로 변환했음. 실시간 정보가 담긴 촉각 패턴들을 학습 시뮬레이션에 활용해 신호 처리 방법을 개선하고자 하였음. 3장에서는 인공 감각 수용체, 마이크로 컨트롤러 장치 그리고 인공 시냅스로 구성된 감각-뉴로모픽 시스템 구현에 대해서 제안했음. 제안한 시스템을 구현하고자 고분자 화합물 및 2차원 물질 기반 반도체의 이종 접합 구조를 통한 인공 시냅스 소자 어레이를 성공적으로 제작하였음. 고분자 물질 내 분극 전환 특성을 이용해 시냅스 가중치를 조절했고 다양한 가중치 업데이트 펄스 조건들을 입력하여 뛰어난 시냅스 특성들을 확인하였음. 마지막으로, 앞서 설계한 촉각 패턴을 사용한 학습 및 인지 시뮬레이션을 진행하여 실시간 인식을 위한 감각-뉴로모픽 구현 가능성에 대해서 평가했음. 이 논문이 향후 진행될 연구에 있어 감각-뉴로모픽 시스템을 효율적으로 구성할 수 있는 핵심적인 기초가 되길 바람.