동국대, 강유전체 멤리스터 어레이 기반 뉴로모픽 시스템 개발

인가된 전압 강도 조절…휘발성·비휘발성 메모리 특성 동시 구현
김성준 교수 "고성능 AI 하드웨어 구현 가능성 제시"

(왼쪽부터) 동국대 전자전기공학과 박용진(석사), 임은진(석사과정 수료), 이승준 석사과정생, 김성준 교수. (사진=동국대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 동국대는 전자전기공학부 김성준 교수 연구팀이 고집적 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에 최적화된 강유전체 멤리스터 어레이를 개발했다고 4일 밝혔다.

최근 국내외 연구진들은 메모리의 고집적화와 뉴로모픽 시스템을 구현하는 멤리스터를 꾸준히 개발하고 있다. 그러나 트랜지스터가 함께 사용되면서 낮은 집적도를 보여주고 있다.

김 교수 연구팀은 멤리스터의 기능적 문제를 해결하는 강유전체 기반 멤리스터 소자 구조 개발 및 고수율 크로스포인트 어레이 제작에 성공했다.

연구에서는 하프늄 계열 물질을 활용한 강유전체 멤리스터를 24×24 크로스바 어레이 형태로 집적화해 제작했다. 더해 다양한 셀 크기에서의 터널링 전류 변화와 스위칭 속도를 분석했다.

특히 이번에 개발한 소자는 단기 기억과 장기 기억을 동시에 구현할 수 있어 생물학적 시냅스 기능을 모사한 인공 시냅스 소자로 활용 가능하다.

연구팀은 반복 자극에 따른 학습 효과 및 자극 간 간격·지속시간·횟수에 따라 변화하는 가중치 반응을 통해 시냅스 가소성 특성을 성공적으로 재현했다.

김 교수는 "미세화에 중점을 둔 반도체 산업에서 차세대 물질을 이용한 고성능 차세대 메모리는 AI 컴퓨팅과 같은 시냅스 특성이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상한다"고 설명했다.

한편 이번 연구결과는 '고집적 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 위한 강유전체 멤리스터 크로스바 어레이(Ferroelectric memristor crossbar arrays for highly integrated neuromorphic computing system)'라는 제목으로 나노기술 분야 저명 국제 학술지 '나노 에너지(Nano energy(IF=16.8)'에 25년 8월 온라인 게재됐다.

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