국내·연구진이 뉴로모픽 반도체의 주요 난제인 정보 축적의 비선형성과 누설 전류 문제를 동시에 해결할 수 있는 단일 소자를 개발했다. 고성능·초저전력 뉴로모픽 반도체 조기 상용화에 기여할 전망이다.
광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 이상한 신소재공학과 교수팀, 장호원 서울대학교 재료공학과 교수팀, 조슈아 양 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 전기·컴퓨터공학과 교수, 이윤정 국민대학교 전자공학과 교수팀이 공동으로 정보를 전기 자극에 따라 선형적으로, 즉 일정한 폭으로 저장하면서도 이를 안정적으로 유지하고 누설 전류를 효과적으로 억제하는 뉴로모픽 반도체 소자를 개발했다고 30일 밝혔다.
새로 개발한 소자는 정보를 저장하는 메모리 기능과 전류를 한 방향으로만 흐르게 하는 자기 정류 기능을 하나의 소자에 구현했다. 메모리 소자를 격자 형태로 배열한 크로스바 어레이에서 기존에 필수적으로 사용되던 별도의 선택소자 없이도 안정적으로 작동할 수 있어 뉴로모픽 반도체의 집적도와 공정 효율을 높일 수 있는 새로운 가능성을 제시했다.
인공지능(AI)이 산업 혁신의 핵심 기술로 자리 잡으면서 사람의 뇌를 모방해 정보를 저장하고 연산하는 뉴로모픽 컴퓨팅이 차세대 AI 반도체 기술로 주목받고 있다. 반복되는 전기 자극에 따라 변화하는 저항을 메모리로 활용하는 뉴로모픽 컴퓨팅은 메모리 소자를 가로세로로 교차 배치한 '크로스바 어레이 구조'를 이용해 구현한다. 제한된 공간에 소자를 고밀도로 집적하고 대규모 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 연산 효율을 높이는 AI 반도체의 핵심 구조로 평가받고 있다.
하지만 같은 전기 자극을 반복해도 정보가 일정한 폭으로 저장되지 않는 비선형적 정보 축적 현상과, 인접 소자로 전류가 새어 나가는 누설 전류 문제가 연산 정확도를 떨어뜨리는 한계로 지적돼 왔다. 이를 해결하기 위해서는 메모리 소자마다 누설 전류를 차단하는 선택소자를 별도로 추가해야 해 소자 구조가 복잡해지고 집적도와 공정 효율이 낮아지는 문제가 있었다.
연구팀은 이러한 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 산화물(BiFeO₃)에 바륨(Ba)을 첨가해 전기 신호를 저장하는 특성과 전류의 흐름에 영향을 미치는 산소 공공의 이동을 정밀하게 제어할 수 있도록 소재를 설계했다.
산소 공공은 산화물에서 산소 원자가 빠져 생긴 빈자리로, 전류의 흐름과 정보 저장 성능을 좌우하는 중요한 요소다. 연구진은 바륨을 첨가해 산소 공공의 이동을 안정적으로 제어함으로써 반복적인 전기 자극에도 정보가 일정한 폭으로 저장되는 선형적 정보 저장 특성을 구현했다.
메모리 소자 자체에 자기 정류 기능을 구현해 별도의 선택소자 없이도 불필요한 누설 전류를 효과적으로 차단했으며 회로 구조를 단순화하면서도 안정적인 동작이 가능하도록 했다.
연구팀은 반복 동작 안정성과 정보 저장 특성, 크로스바 어레이 적용 가능성을 다양한 실험으로 검증했다. 반복적인 쓰기·지우기 시험에서는 1000만회(107회) 이상의 반복 동작에도 안정적인 특성을 유지했다.
또한 전압의 크기와 전기 자극 횟수를 달리해 정보 저장 특성을 분석한 결과, 전기 자극에 따라 정보가 일정한 폭으로 저장되는 선형적 정보 저장 특성을 확인했다. 개발한 소자로 가로 11개, 세로 11개의 메모리 셀로 구성된 크로스바 어레이(121개 메모리 셀)를 구현해 텍스트와 이미지 패턴의 기록·소거 실험을 수행한 결과, 별도의 선택소자 없이도 각 메모리 셀의 정보를 안정적으로 저장·제어할 수 있음을 입증했다.
특히 전류를 한 방향으로만 흘려보내는 제어 능력(정류비)을 100만 배 이상으로 높여 미세하게 전기가 새어 나가는 현상(누설 전류)을 효과적으로 차단했다.
이상한 교수는 “이번 연구는 기존 뉴로모픽 반도체의 주요 난제였던 정보 축적의 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자에서 동시에 해결했다는 점에서 학술적산업적 의미가 크다”며, “별도의 선택소자 없이도 높은 공정 효율성과 집적도를 구현할 수 있는 새로운 설계 방향을 제시했으며, 향후 고효율 뉴로모픽 컴퓨팅 구현은 물론 고성능·초저전력 뉴로모픽 반도체의 상용화를 앞당기는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 온라인으로 게재됐으며 교정 절차를 마친 최종본이 최근 공개됐다.
전남광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
