멤트랜지스터 시냅스 소자 연구

충북대 조병진 교수팀 국제학술지 표지장식
저전력 엣지 인공지능 시스템에 탑재
뉴로모픽 컴퓨터 개발에 활용가능

조병진 교수, 오세영 연구원

［충북일보］ 충북대 신소재공학과 조병진 교수 연구팀이 주도한 최근 연구결과가 지난 1일 발행된 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'의 31권 40호 앞 표지논문으로 선정됐다.

이번 논문은 신소재공학과 오세영(석사졸업) 연구원이 1저자(공동 1저자 남재현·장혜연 석사졸업)로 참여했으며, 한국재료연구원의 권정대·김용훈 박사가 공동 교신저자로 참여했다.

조병진 교수 연구팀은 '높은 신뢰성의 헤테로 시냅스 가소성을 갖춘 저 전력 MoS2/Nb2O5 멤트랜지스터 소자'라는 주제의 논문을 발표했다.

충북대 신소재공학과 조병진 교수 연구팀의 논문이 실린 국제학술지 표지.

조병진 교수에 따르면 최근 인공지능기술이 고도로 발전하면서 뇌의 효율적인 정보처리 메커니즘을 모방하는 차세대 뉴로모픽(신경 네트워크 모방) 하드웨어개발 연구가 활발하게 수행되고 있다.

이중 핵심소자 기술은 신경시냅스의 전기적 가소성을 전기 전도도 변화로 재현성 있게 모방하는 것이다.

특히 2차원 MoS2 멤트랜지스터(메모리+트랜지스터 합성어) 소자는 독특한 헤테로 시냅스 전기적 특성으로 인해 뉴로모픽 소자로서 상당한 관심을 불러 일으켰다.

연구팀은 신뢰할 만한 멤트랜지스터 시냅스 소자를 개발하는데 따르는 어려움을 해결하기 위해 Nb2O5 산화물층과 다결정 MoS2를 순차적으로 적층해 높은 전기적 신뢰성을 갖춘 멤트랜지스터 소자를 구현할 수 있다는 사실을 발견했다.

또한 최종적으로 개발된 멤트랜지스터 소자가 뉴로모픽 회로에 적용되면 94.2%의 높은 숫자 패턴 인식률을 가질 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 입증했다.

조병진 지도교수는 "새로운 구조의 멤트랜지스터 소자를 뉴로모픽 컴퓨터 개발에 활용하면 실제 신경계에서 나타나는 중요한 정보처리 메커니즘을 모방해 회로집적도와 구동에너지를 크게 줄일 수 있다"며 "앞으로 저전력 엣지 인공지능 시스템에 탑재가 가능한 기술로도 응용될 수 있다"고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 기초연구사업과 한국재료연구원 주요사업 지원으로 수행됐다.

/ 이종억기자 [e-mail]