'차단 부품' 없이도 전류 안새… GIST·서울대·USC, 차세대 AI 반도체 소자 개발
이상헌 광주과학기술원(GIST) 신소재공학과 교수 연구팀이 서울대, 미국 USC 등과 추가 부품 없이도 정보가 일정하게 저장되고 전류가 새어 나가는 현상을 막아주는 차세대 뉴로모픽 반도체 소자를 개발했다. 이번에 개발된 소자는 회로 구조를 대폭 단순화하면서도 높은 집적도와 초저전력 성능을 구현할 수 있어, 향후 고효율 인공지능(AI) 반도체 상용화를 앞당길 핵심 기술로 기대를 모으고 있다.

GIST는 30일 이 같은 내용의 연구 성과가 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 게재됐다고 발표했다.

사람의 뇌를 모방해 정보를 처리하는 뉴로모픽 컴퓨팅은 대규모 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 차세대 AI 반도체의 핵심으로 꼽힌다. 그러나 기존에는 전기 자극을 반복해도 정보가 일정한 폭으로 쌓이지 않고, 인접 소자로 전류가 새어 나가는 누설 전류 문제가 연산 정확도를 떨어뜨리는 한계였다. 이를 막으려면 메모리마다 별도의 선택소자를 추가해야 해 회로가 복잡해지는 문제가 발생했다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 정보를 저장하는 메모리 기능과 전류를 한 방향으로만 흐르게 하는 자기 정류 기능을 하나의 소자에 동시에 구현했다. 전기 신호를 기억하는 강유전체 소재인 비스무트 철 산화물에 바륨을 첨가해 산소 공공의 이동을 정밀하게 제어함으로써 반복적인 자극에도 정보가 일정한 폭으로 저장되는 선형적 특성을 확보했다. 또한 소자 자체에 자기 정류 기능을 적용해 별도의 선택소자 없이도 누설 전류를 완벽하게 차단했다.

다양한 실험을 통해 검증한 결과, 개발된 소자는 1000만회 이상의 반복 동작에도 안정적인 특성을 유지했으며, 정류비를 100만배 이상 높여 미세한 전기가 새어 나가는 현상을 효과적으로 막았다. 나아가 가로·세로 각 11개로 구성된 121개 메모리 셀의 크로스바 어레이를 구현해 텍스트와 이미지 패턴 기록·소거 실험을 성공적으로 마쳤다.

이상한 교수는 “이번 연구가 기존 뉴로모픽 반도체의 주요 난제였던 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자에서 동시에 해결했다”며 “향후 고효율 뉴로모픽 컴퓨팅 구현과 상용화를 앞당기는 기반 기술이 될 것”이라고 밝혔다.
허진 기자 hjin@hankyung.com