DGIST 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수팀(제1저자 송총명 석박통합과정생)은 인공지능 및 신경모사 시스템의 효율성을 가져 ‘인간의 뇌를 닮은’ 차세대 AI 반도체 기술을 개발했다고 밝혔다.

인공지능 기술의 발전에 따라 에너지 효율적이면서도 빠른 동작 속도를 가진 반도체 기술의 수요가 급증하고 있다. 하지만 기존의 컴퓨팅 장치는 연산장치와 메모리가 별도로 구성된 ‘폰 노이만 구조’를 가지고 있어, 데이터 처리 과정에서 병목현상으로 속도와 에너지 효율이 떨어지는 문제가 있다. 한편, 생물학적 뉴런은 연산과 메모리 기능을 동시에 수행하는 특성을 가지고 있어, 이를 모방한 신경모방 소자 연구가 주목받고 있다.

이에 권혁준 교수팀은 강한 전기적 특성을 가진 산화하프늄과 얇은 층으로 쌓인 이황화주석을 이용해 시냅스 전계 효과 트랜지스터를 개발했다. 이는 뉴런과 유사한 방식으로 여러 단계의 데이터를 저장할 수 있는 기능을 가진 3단자 구조의 신경망 소자이다.

연구팀은 단기·장기 특성과 같은 생물학적 특성을 성공적으로 구현하였을 뿐 아니라, 인간의 시냅스보다 1만 배나 빠른 응답 속도와 매우 적은 에너지를 소모하는 초고효율 소자를 개발했다.

전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수는 “이번 연구는 차세대 소재인 이차원 채널과 강유전성 산화하프늄을 이용하여 고성능 신경 모사 하드웨어를 개발함으로써, 저전력 소모 및 고속 연산이 요구되는 차세대 컴퓨팅 아키텍쳐를 위한 중요한 발판”이라며, “향후 AI 및 머신러닝을 적용한 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.”고 말했다.

이번 연구는 송총명 석박사통합과정생이 제 1저자로, 권혁준 교수가 교신저자로 참여했다.