세종뉴스룸

▲사진(좌) 기존 단극성 멤리스터 기반 저차원 상태 전도도 매핑. (우) 양극성 HfO2 멤리스터 기반 다채널 인코딩을 통한 고차원 전도도 매핑.

반도체시스템공학과 김희동 교수 연구팀의 연구 논문이 다학제 최상위 국제 학술지인 ‘Advanced Science’에 게재됐다. 

연구에는 김희동 교수의 지도하에 1저자로서 장유성(석사과정·25) 학생이 참여했으며, 황찬민(석사과정·25), 김태기(박사과정·25), 채명수(동경대 박사과정·24) 학생이 공동으로 연구를 진행했다.

'Advanced Science'는 세계적인 학술 출판사 Wiley가 발행하는 SCI급 국제 학술지로, 피인용지수 14.1, JCR 상위 7%에 해당한다. 주로 재료과학, 나노기술, 화학, 물리 등 다양한 학제 간 연구를 다루며, 특히 첨단 나노 기술 및 전자소자 분야의 혁신적인 연구 결과를 다루고 있다.

논문 제목은 ‘Polarity-Controlled Volatile HfO2 Memristors with Bimodal Conductance for Neuromorphic Synapses and Reservoir Computing‘으로, 이번 연구에서는 전압 극성(polarity)에 따라 서로 다른 전도 상태를 구현할 수 있는 휘발성 HfO2 멤리스터 소자를 개발하고, 이를 통해 레저버 컴퓨팅(Reservoir Computing)의 데이터 표현 능력과 정보 처리 효율을 향상시키는 새로운 뉴로모픽 소자 플랫폼을 제시했다.

레저버 컴퓨팅은 시간에 따라 변화하는 신호를 효율적으로 처리할 수 있는 인공지능 계산 방식으로 주목받고 있지만, 입력 신호를 다양한 상태로 변환하는 능력이 시스템 성능을 좌우한다는 한계가 있다. 특히 기존 멤리스터 기반 레저버 시스템은 단극성(unipolar) 동작에 의존하는 경우가 많아 표현 가능한 상태 공간이 제한되는 문제가 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 양극성 전도(bipolar conductance) 표현이 가능한 휘발성 멤리스터를 설계했다. 이 소자는 쓰기 신호와 읽기 신호의 극성에 따라 최대 4가지의 전도 상태를 구현할 수 있었다. 이를 통해 동일한 입력 신호라도 보다 폭넓은 데이터 표현이 가능해 레저버 컴퓨팅에서 요구되는 고차원 표현 능력을 크게 확장할 수 있음을 확인했다.

이번 연구는 멤리스터 기반 뉴로모픽 하드웨어에서 더 풍부한 데이터 표현 능력을 구현할 수 있는 새로운 소자 설계 전략을 제시했다는 점에서 학술적 의의가 크다. 또한 향후 저전력 인공지능 하드웨어, 엣지 AI 시스템, 실시간 신호 처리 장치 등 다양한 차세대 정보처리 기술 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

김희동 교수는 “이번 연구를 통해, 레버저 컴퓨팅과 같은 차세대 인공지능 기술에서 활용 가능한 실질적인 응용 기술을 선보이고 싶다”라고 소감을 밝혔다.

취재/ 서동희 홍보기자(doghee3@naver.com)