리튬이온 초박막화 기반
손글씨 패턴 인식률 96.77%
한국재료연구원이 고집적·고신뢰성 차세대 뉴로모픽 반도체 소자를 세계 처음으로 개발했다.
한국재료연구원(원장 이정환, 이하 재료연)은 김용훈·권정대 나노표면재료연구본부 연구팀이 리튬이온 박막화를 기반으로 고집적도에 높은 신뢰성을 가진 차세대 뉴로모픽 반도체 소자를 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 리튬이온 배터리 핵심 소재인 리튬이온을 초박막화하고 이를 2차원 나노소재와 접목해 고집적화와 고신뢰성을 동시에 구현했다.
뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌를 모사한 고효율 인공지능(AI) 반도체다. 시냅스와 뉴런으로 구성돼 있어 뉴런 신호를 받은 시냅스에서 가중치(연결강도)에 따라 정보를 다양하게 변조하며 정보 처리와 저장을 동시에 수행한다.
차세대 뉴로모픽 반도체에는 시냅스 소자가 반드시 필요하다. 시냅스 가중치의 선형성과 대칭성을 만족해야 다양한 패턴인식을 쉽게 저전력으로 구현할 수 있기 때문이다.
기존에는 이종 물질의 계면 사이에 전하 트랩, 산소 이온 등으로 시냅스 가중치를 조절했다. 하지만 외부 전계에 따라 이온 이동을 원하는 대로 조절하기 어려웠다.
연구팀은 리튬이온 외부 전계에 따른 이동성은 유지하고 여기에 박막화 공정을 접목해 문제를 해결했다. 수십 나노미터 단위 박막화로 웨이퍼 두께 제어와 미세패턴을 가능하게 했다.
리튬이온 박막화는 진공 스퍼터링(Vacuum Sputtering) 증착방식을 이용해 리튬이온 두께를 100나노미터 이하로 제어했다. 이어 트랜지스터 형태의 소자를 실리콘 웨이퍼 기판 상에 만들고 외부에서 전계를 가해 전하를 띤 박막 속 리튬이온이 움직여 채널 전도도를 세밀하게 조절할 수 있게 했다.
김용훈 연구원은 “개발한 시냅스 소자에 인공신경망 학습패턴을 새기고, 손글씨 이미지 패턴인식을 반복 학습시킨 결과 96.77%라는 높은 패턴 인식률을 확인했다”며 “향후 세계 수준의 뉴로모픽 하드웨어 시스템, 햅틱 소자, 비전 센서 등 다양한 저전력 AI 디바이스에 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 소재혁신선도프로젝트, 재료연 주요 연구사업 지원을 받았다.
창원=임동식기자 dslim@etnews.com
