한양대학교 융합전자공학부 박진섭 교수와 박재근 교수 연구팀은 초저전력/고집적화가 가능한 인공 신경 칩과 인공 시냅스 소자를 설계하여 실시간 비지도 학습 및 추론과 같은 인간의 고차원적인 인지기능을 구현한 ‘뉴로모픽 반도체’를 개발했다고, 24일 밝혔다.

성인의 뇌는 약 1000억개의 뉴런과 100조개의 시냅스로 구성되어, 약 20W 수준(작은 전구 하나를 밝히기 위한 소비전력)의 낮은 전력으로도 지식 습득, 음성 및 이미지 인식, 그리고 정보의 추론과 같은 고차원적인 인지기능을 효율적으로 수행할 수 있다. 무수히 많은 생물학적인 뉴런과 시냅스를 전자소자로 구현하여 인간의 뇌와 유사하게 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 기술이 신경형 컴퓨팅(뉴로모픽 컴퓨팅) 기술이다.

인간 뇌의 뉴런들은 실시간으로 입력되는 대규모 데이터를 스파이크 신호를 이용하여 정보를 처리하는데, 보고된 대부분의 연구에서는 생물학적인 뉴런을 전자소자로 구현할 때 커패시터를 활용하여 뉴런의 ‘Integrate’ 기능을 모방했다. 하지만 생물학적인 뉴런의 ‘Integrate’ 기능을 위해서는 500 μm2 이상의 면적을 차지하기 때문에 실제 뉴로모픽 칩을 구현할 때 고집적화가 불가능했다. 또한, 현재 상용화되고 있는 로직 반도체 소자들과 집적화 하기 위해서는 약 1.0 V 이하의 낮은 동작 전압이 필요한데, 고집적화가 가능하면서 낮은 동작전압의 요구를 동시에 만족하는 인공 뉴런 소자가 현재까지 보고되지 않았다.

한양대 박진섭·박재근 교수 공동연구팀은 이러한 요구를 동시에 만족하는 초저전력의 무커패시터 인공 뉴런을 개발했다. 특히, 생물학적 뉴런의 ‘Integrate’ 기능을 커패시터가 아닌 멤리스터의 점진적인 저항변화를 이용하여 구현했는데, 칼코게나이드 화합물 내에서 이동도(mobility)가 빠른 은(Ag) 필라멘트의 끊김 정도를 세밀하게 제어하여 0.7 V 이하에서 뉴런의 ‘Integrate’ 기능을 완벽하게 모방했다. 또한, 주변 회로를 상용화되고 있는 CMOS 공정을 활용하여, 파운드리를 통해 제작된 반도체 칩과 칼코게나이드 화합물 기반 멤리스터를 통해 생물학적 뉴런의 모든 기능을 수행할 수 있으면서도 고집적화 및 저전력으로 구현 가능한 인공 신경 칩을 개발했다.

박진섭 교수는 “이번 연구를 통해 지금까지 해결되지 못했던 고집적화 및 초저전압 구동이 동시에 가능한 뉴로모픽 반도체를 개발했다”며, “추후 연구에서는 이번에 개발된 인공 뉴런과 시냅스 소자를 하나의 chip으로 integration 하는 연구를 진행할 계획”이라고 밝혔다.

해당 논문 ‘Real-Time Unsupervised Learning and Image Recognition via Memristive Neural Integrated Chip Based on Negative Differential Resistance of Electrochemical Metallization Cell Neuron Device’는 반도체 나노분야 국제 저명 학술지 「Small」 (피인용지수 13.0)에 1월 21일자로 온라인 게재됐다. 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행되었으며, 한양대 나노반도체공학과 우대성 박사과정이 제1저자로 참여하고, 박진섭 교수와 박재근 교수는 공동 교신 저자로 참여했다.