보도자료

2023. 5. 4 (목) 부터 보도해 주시기 바랍니다.

뇌 동작 정밀 모사하는 차세대 반도체 소자 개발했다!

UNIST 서준기 연구팀, 2차원 소재 기반의 이중 플로팅 게이트 소자 구현
고밀도의 데이터 정밀하게 제어 가능해… ACS NANO 게재

UNIST(총장 이용훈) 신소재공학과 및 반도체 소재·부품 대학원 서준기 교수팀은 2차원 물질 기반의 뇌 기능을 정밀하게 모방할 수 있는 이중 플로팅 게이트(Double-floating-gate) 반도체 소자를 개발했다.

일반적으로 사용하는 컴퓨팅 시스템은 데이터의 ‘연산’과 ‘저장’이 독립적인 영역으로 구분돼 있어 동작 과정이 순차적으로 진행된다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 데이터가 복잡해지고 회로당 소자의 수가 늘어남에 따라 높은 전력 소모와 느린 연산 속도를 유발한다. 반면, 인간의 뇌는 약 1,000억 개의 뉴런 및 뉴런과 뉴런 사이에 존재하는 약 1,000조 개의 시냅스가 병렬적으로 연결돼있다. 뇌는 시냅스의 연결 강도에 의해 데이터의 ‘연산’과 ‘저장’ 기능이 통합돼 있어 약 20W 이하의 적은 전력으로도 고밀도의 복잡한 데이터를 처리할 수 있다.

최근 인공지능을 활용한 방대하고 복잡한 이미지를 처리하고 자연어 학습과 같은 기술이 급속하게 발전함에 따라 인간의 뇌를 모방한 시냅스 소자와 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing) 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 인공 시냅스 소자를 구현하기 위해서는 간단한 2진수인 ‘0’과 ‘1’의 디지털 신호가 아닌, 시간에 따라 연속적으로 변하는 복잡한 아날로그 신호를 모사할 수 있어야 한다. 하지만, 이러한 아날로그 신호를 기존 반도체 소자에서 모사하기에는 정확성과 재현성의 한계가 존재했다.

연구팀은 2차원 반도체 소재(Two-dimensional materials)를 이용해 뇌의 동작을 정밀하게 모사 가능한 이중 플로팅 게이트 기반의 인공 시냅스 소자를 성공적으로 개발했다. 개발된 인공 시냅스 소자는 전하를 저장할 수 있는 플로팅 게이트를 이중으로 구성해 전하를 분산 저장할 수 있도록 구성됐다. 이중 플로팅 게이트 기반의 소자는 기존 소자 대비 높은 신뢰성을 바탕으로 고밀도의 전하를 저장할 수 있을 뿐만 아니라, 정밀하게 뇌의 동작을 모사할 수 있었다.

먼저 연구팀은 원자 수준으로 얇은 두께와 표면에 결함이 없는 2차원 물질로 이중 플로팅 게이트 소자를 재현했다. 플로팅 게이트는 데이터를 저장할 수 있는 역할을 하는데, 기존의 단일 플로팅 게이트 소자는 많은 양의 전하를 오로지 하나의 플로팅 게이트에 저장해 신뢰성과 재현성에 한계가 있었다.

연구팀이 재현한 이중 플로팅 게이트는 기존의 단일 플로팅 게이트보다 여러 물질이 접합해 있어 많은 계면이 존재한다. 일반적인 경우, 계면에 필연적으로 존재하는 결함에 의해 시냅스 특성을 모사하는데 어려움이 있었으나, 2차원 물질의 무결함 특성을 이용해 계면에 존재하는 결함을 최소화시켜 이중 플로팅 게이트 소자를 설계했다.

연구팀은 이중 플로팅 게이트 소자가 고밀도의 전하를 저장할 수 있는 특성과 정밀한 제어가 가능한 특성을 기반으로 뇌의 동작을 성공적으로 모사했다. 이를 통해 인공 신경망을 이용한 이미지 분류 작업에서 우수한 정확성을 확보할 수 있었다.

제1저자인 조호연 연구원은 “이번 연구를 통해 2차원 물질 기반의 이중 플로팅 게이트 소자를 구현했다”며 “해당 소자는 뇌의 동작을 정밀하게 구현할 수 있고 이를 인공신경망에 이용하면, 복잡한 데이터도 낮은 전력 소모와 빠른 연산 속도로 데이터를 처리할 수 있을 것이다”고 전했다.

서준기 신소재공학과 및 반도체 소재·부품 대학원 교수는 “본 연구는 2차원 반도체 고유의 소재적 이점을 기반으로 고효율 뉴로모픽 신소자 구조를 디자인했다는 점에 큰 의의를 둘 수 있다”며 “또한 간단한 표면 산화 공정을 통해 전하 저장소에 추가적인 장벽을 설치하여 고정밀 시냅스 구동이 가능해진 점은 우리가 일상생활에서 효율적인 공간 활용을 위한 구획 정리와 크게 다르지 않다. 앞으로 신소재, 신소자 기반의 인공지능향 반도체 소자 개발에 기여할 것이다”고 전했다.

이번 연구는 4월 13일 나노과학 분야 국제 학술지 ‘ACS Nano’에 게재됐다. 연구 수행은 한국연구재단 우수신진연구사업, 차세대지능형반도체사업, PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업과 UNIST 반도체혁신선도연구단 사업 등의 지원으로 수행됐다.

(논문명: Double-Floating-Gate van der Waals Transistor for High-Precision Synaptic Operations)

자료문의

대외협력팀: 서진혁 팀장, 우종민 담당 (052)217-1232

신소재공학과: 서준기 교수 (052)217-2461

[붙임] 연구결과 개요

1. 연구배경

최근 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 고밀도의 데이터 처리 기술은 매우 중요해지고 복잡해지고 있다. 현재 우리가 사용하는 폰노이만 컴퓨팅(von Neumann computing)은 단순하거나 저밀도의 데이터를 처리할 때 높은 효율과 빠른 속도를 나타내지만, 데이터 집약적인 작업을 진행할 때에는 막대한 양의 에너지 소비를 유발한다. 반면, 약 1000조 개의 시냅스를 통해 상호 병렬 연결되어 약 1000억 개의 뉴런으로 구성된 인간의 뇌는 복잡한 연산을 진행해도 약 20 W의 적은 전력만 소모한다. 따라서, 기존 폰노이만 컴퓨팅의 대안으로 뇌에서 영감을 얻은 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)과 시냅스 특성을 모방할 수 있는 인공 시냅스 소자가 차세대 기술로 활발히 연구되고 있다.

뉴로모픽 컴퓨팅의 성공적인 구현을 위해서는, 뉴런과 뉴런의 연결 강도를 나타내는 시냅스의 가중치 특성을 인공 시냅스 소자가 정밀하게 모방하는 것이 매우 중요하다. 하지만 인공 시냅스 소자의 의도되지 않은 급격한 가중치 변화는 여전히 큰 장애물이다. 이러한 문제의 근본적인 원인 중 하나는 인공 시냅스 소자를 구성하는 물질 사이의 계면에 존재하는 결함이다. 계면 결함은 시냅스 가중치 제어의 불안정성에 크게 기여하고 있으며, 소자의 미세화가 진행됨에 따라 이러한 현상은 더욱 심화된다.

반면, 2차원 물질은 원자 수준의 얇은 두께에도 불구하고 우수한 전기적/기계적/광학적 특성과 표면의 무결함 특성 등 기존 물질과는 다른 특별한 특성을 내재하고 있다. 따라서, 2차원 물질 기반으로 구성된 인공 시냅스 소자는 소자의 미세화에도 불구하고, 계면에서의 결함이 기존 물질 대비 상대적으로 매우 적어, 시냅스 가중치 제어에 유리하다. 최근, 2차원 물질은 차세대 시냅스 소자의 유망한 후보 물질로 제안되고 있으며, 뉴로모픽 컴퓨팅에 적극적으로 응용되고 있다.

2. 연구내용

UNIST 서준기 교수 연구팀은 2차원 물질을 사용하여 이중 플로팅 게이트 기반의 인공 시냅스 소자를 구현하였다. 전하를 저장할 수 있는 매체인 플로팅 게이트를 이중으로 수직 적층하여, 매우 효율적인 전하 제어와 높은 전하 밀도에도 안정적인 동작을 확보하였다. 또한, 이중 플로팅 게이트 소자는 비휘발성 메모리 특성에서 우수한 온-오프 전류비, 내구성, 유지력 성능을 보였다.

연구 결과에 따르면, 이중 플로팅 게이트의 우수한 비휘발성 특성을 인공 시냅스 소자로 이용하였을 때 고밀도의 전하를 효율적으로 제어할 수 있어, 시냅스 특성인 가중치 제어를 넓은 동적 범위에서 안정적으로 진행할 수 있었다. 더 나아가 연구진은 위의 시냅스 가중치 결과를 바탕으로, 인공신경망을 통한 이미지 인식 시뮬레이션을 진행하였고 컴퓨터가 식별하기 힘든 복잡한 이미지 분류 과정조차 높은 이미지 인식 정확도를 달성하는 성과를 거뒀다.

3. 기대효과

컴퓨팅 기술의 발전으로 높은 에너지 효율과 뛰어난 성능을 지닌 새로운 유형의 컴퓨팅과 이를 실현할 차세대 반도체 소자의 중요성이 요구되고 있다. 2차원 물질을 수직 적층하여 제작된 이중 플로팅 게이트 소자는 고밀도의 전하들을 정밀하게 제어할 수 있어, 뛰어난 비휘발성 메모리 성능과 더불어 인공 시냅스 소자로 활용되어 생물학적 시냅스의 특성들을 정밀하게 모방할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이러한 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공신경망을 이용한 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅을 지원하고, 저전력 구동과 높은 정확도를 갖을 수 있을 것으로 기대한다.

[붙임] 용어설명

1. 뉴로모픽 컴퓨팅 (Neuromorphic computing)

인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 얻은 인공신경망 기반의 컴퓨팅 방식으로서, 생물학적 뉴런과 시냅스를 모방하여 병렬적으로 데이터를 처리하여 기존의 폰 노이만 (von Nuemann) 구조의 컴퓨팅보다 복잡한 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 컴퓨팅 기술.

2. 2차원 물질 (Two-dimensional materials)

원자 한 층 두께로 구성된 물질이며, 매우 얇은 박막 상태로 안정적으로 존재할 수 있다. 기존의 3차원 물질보다, 우수한 기계적/전기적/광학적 특성 때문에 미래의 전자기기의 핵심물질로 주목받고 있다.

3. 플로팅 게이트 (Floating gate)

반도체 메모리 소자의 구성요소 중 하나이며, 전하를 저장할 수 있는 역할을 한다. 플로팅 게이트에 저장된 전하의 양은 데이터를 나타낼 수 있으며, 전하의 유/무에 따라 데이터를 저장하거나 수정할 수 있다.

[붙임] 그림설명

그림1. 이중 플로팅 게이트 소자를 활용한 시냅스 특성 모사

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