동국대 연구진, 지능형 반도체 '하이브리드 저장소 컴퓨팅' 시스템 개발

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 동국대학교는 전자전기공학부 김성준 교수 연구팀이 인간의 뇌처럼 하나의 소자에서 단기·장기 기억을 한 번에 처리하는 '하이브리드 저장소 컴퓨팅(Hybrid Reservoir Computing)' 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.

이번 연구는 나노 단위 적층 구조의 강유전체 박막 트랜지스터(FeTFT)를 이용해, 저전력으로 고성능 연산을 가능하게 한 차세대 지능형 반도체 '뉴로모픽(Neuromorphic)' 기술을 제시한 것이다.

기존 소자의 단일 하프늄 지르코늄 산화물(HfZrOx) 구조는 전기적 신호에 따라 데이터 상태가 급격히 변하는 특성으로 인해, 아날로그 가중치 제어와 같은 미세한 데이터 조절이 어렵다는 한계가 있었다.

이에 연구진은 절연층인 하프늄 산화물(HfO₂)을 중간에 삽입하는 기술인 '나노 적층 강유전체 게이트 옥사이드 구조'를 적용해 안정적인 분극 제어를 가능하게 했다. 아울러 연구진은 해당 소자에 증분 펄스-검증 알고리즘(ISPVA)을 적용해, 기존 아날로그 소자에서 정교한 학습을 어렵게 하는 한계로 지적된 비선형성과 비대칭성을 개선하고자 했다.

그 결과 6비트 수준의 고해상도 시냅스 가중치 제어가 가능해졌으며, 실제 신경망 연산에 적용했을 때의 소프트웨어 모델과 거의 동일한 분류 정확도를 달성했다.

이번 연구는 감지–기억–연산 기능을 하나의 강유전체 트랜지스터에 통합해 차세대 인공지능 하드웨어가 나아갈 방향을 제시하고, 향후 자율주행·웨어러블 장치·엣지 인공지능(AI) 시스템 등 에너지 제약이 큰 분야에서 핵심 역할을 할 것으로 기대를 모은다.

김 교수는 "미세화에 중점을 둔 반도체 산업에서, 차세대 물질을 이용한 고성능 메모리는 AI 컴퓨팅과 같은 시냅스 특성이 필요한 분야의 핵심적인 역할을 할 것"이라고 전했다.

한편 안광민 석사과정생과 이승준 석사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 서울과기대 및 홍콩폴리텍대 연구팀과 협력해 진행됐다. 연구 결과는 나노기술 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)' 온라인에 이달 게재됐다.


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