[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한양대는 본교 김형진 신소재공학부 교수가 초저전력 인메모리 인공지능(AI) 연산을 실현할 수 있는 차세대 메모리 반도체 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.

현행 컴퓨팅 시스템은 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받을 때마다 시간과 에너지 소모가 발생한다. 특히 대규모 데이터 처리가 필수적일 경우 비효율성이 뚜렷해진다.

대안으로 메모리 내부에서 연산을 직접 수행하는 인메모리 컴퓨팅 기술이 주목받고 있으나, 기존 낸드(NAND) 플래시는 직렬 트랜지스터 구조로 인해 병렬 연산 적용이 어려웠다.

이에 연구팀은 트랜지스터 대신 강유전체(HfZrO2) 기반 커패시터를 사용해 데이터 저장과 연산을 하나의 구조 안에서 병렬적으로 수행할 수 있는 멤커패시터 어레이를 제작했다.

이 어레이는 48*24(총 1152 셀) 규모로 구현됐으며 4비트 멀티레벨 저장과 10년 이상의 데이터 유지 특성을 확보했다.

또한 이미지 분류 작업을 수행한 결과, 소자 수준에서 직접 연산을 수행했음에도 높은 정확도를 달성하며 기존 소프트웨어 기반 연산 성능에 근접했다.

특히 연구팀은 기존 3D NAND 플래시 메모리와 동일한 단위 셀 구조를 기반으로 소자를 제작해, 산업계에서 확립된 수직 적층 공정을 그대로 활용할 수 있음을 실험 및 시뮬레이션을 통해 확인했다.

이는 초고밀도 적층이 가능한 동시에 대량생산 체계로의 빠른 전환이 가능하다는 의미다.

김 교수는 "이번 연구는 메모리 중심 AI 실현을 위해 요구되는 초저전력 연산 능력을 실제 양산 공정 기반에서 확보한 것"이라고 말했다.

한편 해당 논문은 반도체 소자 분야 최고 권위 학술대회인 국제전자소자학회(International Electron Devices Meeting, IEDM 2025)에서 지난 10일(현지 시간) 발표됐다.


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