AI 저전력·고속 데이터 학습 가능…아주대 연구팀, ‘지능형 신소자’ 개발

국내 연구진이 낮은 전력으로 인공지능(AI)의 빠른 데이터 학습과 분류를 가능토록 하는 ‘지능형 신소자’를 개발했다. 미래 반도체 핵심 기술로 꼽히는 지능형 신소자를 활용하면 물체에 반사되는 무선 와이파이(Wi-Fi)의 특성을 이용, 특정 공간에 들고 나는 사람 수 파악까지 가능한 것으로 알려졌다. 

25일 아주대학교에 따르면 이 학교 서형탁 교수(첨단신소재공학·대학원 에너지시스템학)와 쿠마 모히트 교수(대학원 에너지시스템학) 연구팀은 강유전성 초박막 소재 기반의 차분 정전용량(Differential Capacitance) 출력을 이용하는 소자 개발에 성공했다.

아주대 첨단신소재공학과 연구팀의 이상민 학생, 서형탁 교수, 쿠마 모히트 교수(왼쪽부터). 아주대 제공

이는 인공지능에 뛰어난 선형 학습성과 고분해능의 다치 출력 특성을 갖춘 머신러닝 기반 학습을 가능하게 한다. 

연구팀은 정전용량 출력 방식의 지능형 신소자 개발을 위해 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HZO)을 이용했다. 강유전체인 HZO는 차세대 저전력 트랜지스터 후보군인 음의 정전저항기반 트랜지스터에 사용되는 핵심 소재이다.

비휘발성 분극이 강하게 일어나는 HZO의 강유전성은 결정립의 분포에 따라 수직 정렬 분극뿐만 아니라 경사 정렬 분극화가 점진적으로 발생하는 ‘나노 극성 도메인’ 형성에 기여한다. 

연구팀은 이러한 나노 극성 도메인을 활용, 입력 신호의 이력에 따라 나노스케일의 도메인에 정보를 비휘발성으로 저장해 학습 및 재구성이 가능한 ‘차분정전용량’ 출력을 얻는 데 성공했다.

연구팀은 해당 소자가 낮은 소비전력으로도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있고, 지능형 신호처리를 위한 머신러닝 모델에 대응해 누적 신호에 따라 학습기능 및 다치신호(multi-level signal)의 패턴 인식이 가능함을 확인했다.

연구팀이 개발한 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HZO). 아주대 제공

이 과정을 거쳐 무선통신 신호의 반사 신호를 학습시켜 실내 동체 감지 인식 기능을 구현, 특정 공간 내에서 자유롭게 이동하는 사람의 인원수를 구분하는 사물인터넷(IoT) 센서 지능형 동작을 구현하는 데 성공했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업(신개념기초)과 중견기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다.

연구 내용은 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 3월호 온라인판에 게재됐다. 아주대 쿠마 모히트 교수가 제1저자로, 대학원 이상민 학생이 공저자로 참여했다. 서형탁 교수는 교신저자로 이름을 올렸다.

수원=오상도 기자 sdoh@segye.com