성균관대 연구진, 열팽창 차이 활용한 AI 반도체 기술 개발

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 성균관대학교는 기계공학부 김태성 교수 연구팀이 열을 이용해 반도체 내부 구조를 정밀 조절함으로써 차세대 인공지능(AI) 하드웨어의 성능을 획기적으로 높이는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.

우리가 쓰는 컴퓨터나 스마트폰은 대개 '폰 노이만 방식'을 사용하는데, 이는 연산 장치와 메모리가 분리돼 데이터 이동 시 전력 소모와 지연 시간이 발생하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결할 '인-메모리 컴퓨팅' 방식이 주목받고 있으며, 이를 구현할 핵심 부품 소자로 '강유전 트랜지스터'가 꼽힌다.

다만 부품의 소재인 '하프늄 산화물'은 다루기 매우 까다롭다. 메모리 기능이 제대로 수행되려면 내부의 원자들이 특정한 모양(사방정계)으로 줄을 서야 하는데, 얇게 만들면 줄이 쉽게 흐트러져 성능이 저하됐다. 기존에는 이를 해결하기 위해 다른 화학 물질을 섞기도 했지만, 과정이 복잡하고 대량 생산이 어렵다는 한계가 있었다.

이에 연구진은 '열팽창'이라는 물리적 원리를 도입했다. 이를 통해 반도체 재료를 감싸는 전극이 식으면서 미세하게 수축할 때, 그 힘이 내부의 하프늄 산화물을 단단히 조여주도록 설계했다.

실험 결과, 얇게 개발된 반도체 소자는 1조 번 이상 작동해도 무리가 없었다. 또한 소자들을 연결해 AI 이미지 인식 정확도 97.2%를 기록했다. 이는 복잡한 화학 공정 없이 온도 조절만으로도 세계적인 수준의 AI 반도체를 만들 수 있음을 증명한 사례다.

김 교수는 "이번 연구는 화학적인 변화 대신 '열에 의한 힘'이라는 물리적 설계로 차세대 반도체의 한계를 극복했다는 점이 핵심"이라며 "상용화된다면 자율주행차나 스마트폰처럼 전력 소모가 중요한 기기에서 AI가 훨씬 더 똑똑하고 빠르게 작동할 수 있을 것"이라고 설명했다.

한편 산업통상자원부와 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 나노과학 분야의 국제 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 게재됐다.


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