양자점(Quantum dots, QDs)은 높은 흡수계수와 자외선-가시광 범위를 아우르는 흡수 특성 덕분에 뉴로모픽 기계 비전에 대해 상당한 잠재력을 제공한다. 그러나 실제 적용에서는 저조도 및 동적으로 변화하는 환경에서 표적 인식과 추적을 정확히 수행하는 데 있어 중대한 과제들이 존재한다. 근본적인 한계는 QDs의 엑시톤-구속(exciton-confinement) 효과로 인해 효율적인 엑시톤 분리가 방해된다는 데서 비롯된다. 이 문제를 극복하기 위해 우리는 티올-말단 폴리비닐리덴 플루오라이드(thiol-terminated polyvinylidene fluoride, PVDF-SH) 리간드로 기능화한 강유전성 양자점(ferroelectric QDs, FE-QDs)을 합성하고, 이를 유기 시냅스 트랜지스터의 광감응 플로팅 게이트(photo-sensitive floating gate)로 활용하였다. 유기 시냅스 트랜지스터에 분극 전압을 인가하면, FE-QD 필름이 엑시톤 구속에 대응하는 전기장을 생성한다. 이 과정은 QDs에서의 엑시톤 분리를 크게 촉진하는 동시에 채널 층에서의 전하 축적을 조절한다. 기계 학습 알고리즘과 통합하여, QD 기반 장치는 저조도 환경에서 시뮬레이션된 자동차의 움직임을 검출하는 데 100%의 정확도를 달성했으며, 이는 야간 시력, 자율주행, 지능형 교통 시스템에 적용될 수 있는 적응적이고 동적 감지 기술의 잠재력을 보여준다.

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