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뉴스룸

[2018.3.13]인공지능 컴퓨팅 획기적으로 개선시킬 신기술 개발 2018.03.14

인공지능 컴퓨팅 획기적으로 개선시킬 신기술 개발

- 인간의 뇌와 흡사한 구조 만들어주는 ‘다채널 멤트랜지스터 소자’ 개발

- 과학 분야 최고 권위 ‘네이처 본지’에 게재

 

 

인공지능 컴퓨팅 구현에 크게 기여할 수 있는 새로운 개념의 소자가 박사 후 국외연수중인 한국인 연구원에 의해 개발됐다.

 

연세대에서 학위를 취득하고 노스웨스턴대학교에서 박사 후 연구원으로 일하고 있는 이홍섭 박사가 노스웨스턴대학교 연구진과 함께 인간의 뇌를 모방할 수 있는 새로운 개념의 소자인 다채널 멤트랜지스터 (multi-terminal memtransistor) 소자를 개발했다.

 

인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기술이 4차 산업혁명의 핵심 경쟁력으로 대두되면서 AI 구현 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중에서도 현재의 하드웨어를 이용하는 AI 기술의 한계점을 돌파할 수 있게 해 주는 ‘멤리스터’(memristor) 기반 ‘뉴로모픽'(neuromorphic) 기술이 큰 관심의 대상이 되고 있다.

 

멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어로 재료가 외부에서 인가된 전압에 의해 저항이 변화하고 그 변화된 저항을 기억하는 재료이다. 0과 1의 두 가지 디지털 메모리가 전부였던 기존 방식과는 달리, 여러 상태의 기억이 가능한 메모리이기 때문에 인간 뇌의 시냅스 기능을 모방할 수 있는 소자재료로 주목받아 왔다. 이 멤리스터의 저항변화 현상은 입력되는 전압의 크기, 시간, 횟수에 의존하며 기억에 ‘강도’를 줄 수 있어 학습소자를 구현하는데 있어 매우 효율적인 재료로 평가 받고 있다.

 

이 박사와 노스웨스턴대학교 연구팀이 개발한 다채널 멤트랜지스터 소자는 메모리와 레지스터, 그리고 트랜지스터까지 세 가지가 결합된 형태의 소자로 기존 트랜지스터의 기능을 수행할 뿐만 아니라 아날로그 메모리기능을 가지고 있다. 또한 기존의 멤리스터는 상·하부 전극과 산화물 박막을 이용한 수직구조의 1차원 소자였다면, 멤트랜지스터는 수평구조의 2차원 소자로 트랜지스터 소자와 같이 게이트를 가질 수 있다. 동시에 여러 개의 전극을 연결할 수도 있어 실재 우리의 뇌와 같이 병렬 구조의 회로설계가 가능하다.

 

연구팀은 기상화학증착법을 이용하여 성장된 2차원의 다결정 이황화 몰리브덴을 이용하여 다채널 멤트랜지스터 소자를 구현하였으며, 외부에서 인가되는 전압에 의해 다결정 이황화 몰리브덴에 존재하는 황음이온의 점 결함(황음이온이 빠져있는 공공의 자리)과 결정들 사이에 존재하는 선 결함(결정들의 경계면을 따라 존재하는 공공의 통로)을 통하여 이동하는 음이온들의 재 분포에 의한 전극과의 계면에서의 저항변화 메커니즘을 보고하였다. 또한 6개의 전극 터미널과 1개의 게이트 터미널 총 7개의 터미널의 멤트랜지스터 소자를 구현하여 가역적 저항변화 현상을 보여주는데 성공하였으며, 게이트를 이용하여 프로그래밍 되는 시그널에 웨이트를 줄 수 있어 향후 인공지능 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 있어 매우 유용한 소자가 될 수 있음을 보여주었다.

 

이 연구결과는 인간의 뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 있어 크게 한 걸음 다가섰다는 평가를 받으며 과학 분야 최고의 권위지인 네이처 본지 (Nature, Impact Factor = 40.137)의 2월 22일자에 “Multi-terminal memtransistors from polycrystalline monolayer molybdenum disulfide” 제목으로 게재됐다. (doi:10.1038/nature25747)

 

이홍섭 박사는 “이번 연구를 통해 보고한 ‘다채널 멤트랜지스터 소자’의 개념은 향후 많은 연구자들과 여러 재료들을 통하여 다양한 형태로 구현될 것”이라며 “컴퓨터 과학자들의 인공지능 칩 회로설계에 있어 더 큰 자유도를 가지게 해 주는 결과”라고 말했다.

 

한편, 이 연구는 교육부의 이공분야 학문후속세대 (박사후국외연수) 양성사업 (과제번호: 2017R1A6A3A03008332)과 미국국립 과학재단, 미국국립 표준기술 연구소 지원으로 수행되었다.