기계적 유연성을 갖춘 하드웨어 신경망은 스마트 웨어러블 전자소자를 위한 차세대 컴퓨팅 시스템으로서 유망하다. 실제 응용을 위한 유연한 신경망에 관한 여러 연구가 수행되었으나, 조합 최적화를 위한 완전한 시냅스 가소성을 갖춘 시스템을 개발하는 일은 여전히 어렵다. 본 연구에서는 유기 멤리스터에서 전도성 필라멘트의 확산성 매개변수로서 금속 이온 주입 밀도를 탐구하였다. 또한, 금속 이온 주입을 체계적으로 설계한 유기 멤리스터를 사용하여 생물학적 수준에 부합하는 시냅스 가소성을 갖는 유연한 인공 시냅스를 처음으로 개발하였다. 제안된 인공 시냅스에서는 단기 가소성(STP), 장기 가소성, 항상성 가소성이 각각 독립적으로 구현되며, 이는 생물학적 대응물과 유사하다. STP와 항상성 가소성의 시간 창은 각각 이온 주입 밀도와 전기적 신호 조건에 의해 제어된다. 더 나아가, 개발된 시냅스 어레이에서 스파이크 의존적 연산 하에 복잡한 조합 최적화에 대한 안정적인 성능이 입증되었다. 복잡한 조합 최적화를 위한 유연한 뉴로모픽 시스템을 구현하기 위한 이러한 효과적인 개념은, 인공지능 시스템과 연계된 새로운 패러다임의 웨어러블 스마트 전자소자를 달성하는 데 필수적인 구성 요소이다.

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