나노 틈 정밀 제어로 작동전압 대폭 감소
저전력 뉴로모픽 정보처리 소자 활용 기대
나노 입자 배열을 이용한 멤리스터의 안정적인 휘발성 스위칭. (상) 규칙적으로 배열된 산화코발트 나노 입자를 이용해 제작한 멤리스터 칩과 광학현미경 확대 이미지로 여러 개의 멤리스터를 배열한 구조도 함께 보여준다. (좌하) 전압을 가하면 전류가 증가하고 전압을 없애면 다시 원래 상태로 돌아오는 휘발성 스위칭이 약 10 나노암페어(nA)의 낮은 전류에서 나타남을 보여준다. (중하) 여러 소자의 동작 전압을 비교한 결과, 전압의 변동이 9% 미만으로 나타나 균일하게 작동함을 확인했다. (우하) 전류가 나노 입자 사이의 좁은 틈을 통해 이동하는 특성을 분석한 결과이다. (그래픽=GIST 제공) [email protected]
[전남광주=뉴시스]이창우 기자 = 광주과학기술원(GIST)과 한국에너지공과대학교(KENTECH·켄텍) 공동 연구팀이 인간 뇌의 신경세포처럼 자극을 기억하고 잊는 차세대 인공지능(AI) 반도체 소자를 개발했다.
25일 GIST에 따르면 신소재공학과 이상한 교수팀과 켄텍 에너지공학부 오명환 교수팀은 산화코발트(Co3O4) 나노입자를 규칙적으로 배열하고 입자 사이의 미세한 '나노 틈'을 정밀하게 제어해 안정적으로 작동하는 휘발성 멤리스터(memristor)를 개발했다.
연구팀은 약 10㎚(나노미터) 크기의 산화코발트 단결정 나노입자를 규칙적으로 배열하고 평균 3㎚의 균일한 틈을 구현했다.
그 결과 전류가 흐르는 경로가 일정하게 형성돼 기존 산화물 멤리스터의 소자별 성능 편차 문제를 줄였다.
특히 나노 틈을 3㎚에서 1㎚로 좁히자 스위칭이 시작되는 평균 전압도 8.75 V(볼트)에서 1.20 V로 약 7분의 1 수준까지 낮아졌다.
즉 같은 소재를 사용하더라도 입자 사이의 틈을 좁히는 것만으로 소자가 작동하는 데 필요한 전압을 크게 낮출 수 있음을 보여준다.
개발한 멤리스터는 약 10㎁(나노암페어)의 매우 낮은 전류에서 작동했으며 100회 연속 측정에서도 스위칭 전압 변동계수가 9% 미만으로 높은 동작 균일성과 재현성을 보였다.
또 전기 자극의 세기와 시간에 따라 1~2마이크로초 만에 회복되는 '단기 기억'과 1분 이상 지속되는 '장기 기억' 특성도 확인했다.
(왼쪽부터) GIST 신소재공학과 이상한 교수, KENTECH 에너지공학부 오명환 교수, GIST 신소재공학과 오인혁 박사과정생, 황준범 박사, KENTECH 에너지공학부 강민우 석박사통합과정생. (사진=GIST 제공) [email protected]
연구팀은 이 같은 특성이 시간에 따라 변하는 신호를 처리하는 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 소자에 활용될 것으로 기대하고 있다.
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌와 신경계가 정보를 처리하는 방식을 모방해 방대한 정보를 적은 에너지로 빠르게 처리하는 차세대 컴퓨팅 기술을 말한다.
이상한 GIST 교수는 "나노입자 사이의 틈을 소자의 동작을 제어하는 설계 요소로 활용했다는 데 의미가 있다"며 "향후 저전력 뉴로모픽 소자 개발에 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.
오명환 켄텍 교수는 "AI 기반 이미지 분석으로 나노입자의 배열 균일성을 정량적으로 확인해 일정한 나노 틈 구조를 정밀하게 구현·분석했다"고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 미래수소원천기술개발사업과 과학기술정보통신부·한국연구재단 개인기초연구사업 , 기후에너지환경부·한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받았다.
연구 성과는 복합재료 분야 국제학술지 '어드밴스드 컴포지트 앤 하이브리드 머티리얼즈'(Advanced Composites and Hybrid Materials) 온라인에 지난달 30일 실렸다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
