한국과학기술연구원(KIST)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다.
 

▲ 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) (이미지 출처=KIST)

최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터 동영상, 이미지 등과 같이 각각의 데이터가 정해진 틀이 아닌 객체로 존재하는 형태의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 

이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조 데이터를 저장하는 메모리 기능과 연산 처리 기능이 분리된 컴퓨팅 아키텍처의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다.

뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 

현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 

이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 

이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 유리한 장점이 있다.

연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 

이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 

연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다.
 

▲ 연구진에서 개발한 합성 기술과 2차원 신소재 구조 및 분석(이미지 출처=KIST)

KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다.

이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다.

글. 이지은 기자 smile20222@gmail.com | 사진 및 자료출처 = 한국과학기술연구원(KIST)