한양대학교 융합전자공학부 유호천 교수 연구팀이 단일 트랜지스터에서 시그모이드(sigmoid)와 가우시안(gaussian) 두 종류의 비선형 활성함수를 직접 구현하고 조절할 수 있는 ‘스크린 게이트 기반 활성함수 트랜지스터(Screen-Gate Driven Analog Activation Transistors)’를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 활성함수 연산을 디지털 회로나 복잡한 CMOS 블록 없이 소자 수준에서 직접 구현한 세계 최초의 구조로, 차세대 아날로그 AI 반도체의 핵심 기술로 주목받고 있다.

기존 AI 반도체는 활성함수 계산을 위해 수십~수백 개의 트랜지스터로 구성된 복잡한 CMOS 회로나 디지털 연산 블록이 필요해 전력 소모가 크고 회로 면적이 커지는 문제가 있었다. 이는 고집적·초저전력 연산이 필수적인 엣지 AI 반도체에서는 특히 큰 제약으로 작용해 왔다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 트랜지스터 내부에 스크린 게이트(screen gate)를 삽입한 새로운 2-게이트 구조를 도입했다. 이를 통해 단일 소자에서 곡선의 기울기, 임계점, 폭, 진폭 등을 자유롭게 조절할 수 있어 기존 방식보다 훨씬 간단한 구조로 아날로그 활성함수를 직접 생성할 수 있게 됐다.

유 교수팀은 먼저 시그모이드 특성을 구현한 SA-transistor를 MRI 영상 분류에 적용해 모델 정확도를 기존 77%에서 84%로 끌어올렸으며, 가우시안 특성을 구현한 GA-transistor를 환경 시계열 데이터에 적용해 결정계수(R²)를 0.82에서 0.93까지 향상시키는 성과를 확인했다. 두 소자를 결합해 제작한 하드웨어 기반 MLP(다층퍼셉트론) 시스템 역시 IRIS 데이터셋 실험에서 96.7%의 정확도를 기록해, 활성함수 연산을 소자 수준에서 직접 수행하는 아날로그 신경망 방식의 실용성을 입증했다.

유호천 교수는 “이번 연구는 기존 AI 반도체에서 반드시 필요한 활성함수 연산을 단일 소자에서 직접 구현할 수 있음을 보여준 사례”라며 “저전력·고집적 AI 연산, 뉴로모픽 시스템, 엣지 디바이스 등 다양한 응용 분야에서 활용 가능성이 크다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 정보통신방송혁신인재양성(인공지능반도체고급인재양성) 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 성과는 재료 및 전자소자 분야 국제 학술지 『Advanced Materials』 (IF: 26.8, JCR 상위 2.2%)에 지난 11월 24일 게재됐다.

해당 논문 “Transistor-Level Activation Functions via Two-Gate Designs: From Analog Sigmoid and Gaussian Control to Real-Time Hardware Demonstrations”에는 한양대 인공지능반도체공학과 조준형 석박통합과정생이 제1저자, 이원우 석박통합과정생 · 한영민 박사과정생 · 유영우 석사과정생이 공동 제1저자로, 한양대 유호천 교수와 신원준(성균관대) 교수, 김영준(가천대) 교수가 교신저자로 참여했다.