< 전기및전자공학부 최신현 교수 >
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는 *차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.
최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는 저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 최상현 연구원과 박시온 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월호에 출판됐다. (논문명 : Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)
멤리스터는 저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅 (Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.
소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘 CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.
< 그림 1. 연구에서 제작한 소자의 이미지와 각 구조에서 유도되는 특성 >
연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비 6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.
연구를 주도한 최신현 교수는 "이번에 개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며 "다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
최근 인간의 뇌를 모방해 하드웨어 기반으로 인공지능 연산을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술이 최근 주목받고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 단위 소자로 활용되는 멤리스터(전도성 변화 소자)는 저전력, 고집적, 고효율 등의 장점이 있지만 멤리스터로 대용량 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하는데 불규칙한 소자 특성으로 인한 신뢰성 문제가 발견되었다. 우리 연구진이 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화를 앞당길 신뢰성 향상 기술을 개발하여 화제다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 한양대학교 연구진과의 공동 연구를 통해 차세대 메모리 소자의 신뢰성과 성능을 높일 수 있는 이종원자가 이온* 도핑 방법을 개발했다고 21일 밝혔다. * 이종원자가 이온(Aliovalent ion): 원래 존재하던 원자와 다른 원자가(공유 결합의 척도, valance)를 갖는 이온을 말함 공동연구팀은 기존 차세대 메모리 소자의 가장 큰 문제인 불규칙한 소자 특성 변화 문제를 개선하기 위해, 이종원자가 이온을
2024-06-21우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25곤충의 시신경계를 모방하여 초고속, 저전력 동작이 가능한 신개념 ‘지능형 센서’ 반도체의 개발로 다양한 혁신적 기술로 확장가능한 기술이 개발되었다. 이 기술은 교통, 안전, 보안 시스템 등 다양한 분야에 응용되어 산업과 사회에 기여할 것으로 보인다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 융합해 곤충의 시신경에서의 시각 지능*을 모사하는 지능형 동작인식 소자를 개발하는데 성공했다고 19일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자. *시각 지능 (Visual Intelligence): 시신경 내에서 시각 정보를 해석하고 연산을 수행하는 기능. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께, 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 AI를 활용해 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
2024-02-19액정 고분자는 녹아있는 상태에서 액정성을 나타낸 고분자로 높은 내열성과 강도를 가지고 있어서 기존에는 광학 필름이나 코팅 소재로 응용되었지만, 최근에는 가스 및 액체 흡착, 약물 전달, 센서 기술 등의 분야에서 광범위하게 효율적 활용이 가능하다는 연구가 보고되고 있다. 우리 대학 화학과 윤동기 교수 연구팀이 연성 소재(soft material)중 하나인 액정 고분자의 자기조립(self-assembly)을 활용해 다공성 액정 고분자 구조체를 제작하고, 다양한 기능성 나노 입자를 도입해 복합체를 형성할 수 있는 원천기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 이번 연구에서 윤 교수팀은 다양한 모양에 조립을 유도할 수 있는 분자 형태로 이루어져 있어 표면 개질, 공간적 한정, 빛, 전기장에 의해 배향이 쉽게 조절되는 특성을 가진 액정의 배향 제어를 기반으로 액정 고분자 기반의 다공성 구조체를 제작했고, 이를 매트릭스로 하여 페로브스카이트(perovksite), 금속유기골격체 (metal-
2023-12-20우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수가 세계 최대 신소재 분야 학회인 미국재료학회(Materials Research Society, MRS)의 2025년 봄 학회 의장 (Meeting Chair)으로 선정됐다고 밝혔다. 학회 의장단은 학회 행사가 포함하게 될 신소재 연구분야를 정의하고 학회 프로그램 및 심포지엄을 개발하는 역할을 맡는다. MRS 학회는 13,000여 명의 회원을 보유한 90개 이상의 국가에서 연구자들이 참가하는 신소재 분야 최대 규모의 학회다. 김 교수는 그간 나노소재 연구분야에서 280여 편의 SCI 학술지 논문 게재, 220여 회의 국제 학회 초청 강연을 수행했다. 특히 그래핀 산화물의 액정성을 세계 최초로 보고하고 에너지 소재, 스마트 섬유, 인공근육 및 로보틱스와 같은 새로운 분야들로 활용한 연구업적들이 세계적으로 인정받고 있다. 그간 그래핀 산화물 액정, 단일원자촉매, 블록공중합체 반도체 나노패터닝 분야에서의 세계 최초 연구 등 나노소재의 자기조립
2023-08-21