한양대, '잡음→난수' 트랜지스터 소자 개발…AI 이미지 생성까지

이종접합 계면 잡음 중첩 특성 활용
생성형 AI 이미지 품질 향상

유호천 교수(왼쪽 첫 번째), 한영민 박사과정생(왼쪽 두 번째), 송재찬 석박통합과정생. (사진=한양대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한양대 융합전자공학과 유호천 교수 연구팀이 예측 불가능한 무작위 진성 난수(True Random Number)를 생성할 수 있는 '단일 트랜지스터 기반 진성 난수 발생기'를 개발했다고 2일 밝혔다.

기존 소프트웨어 기반 난수 생성 방식은 시드(seed) 값에 의존해 전체 난수열이 결정된다는 특성이 있어 예측 가능성과 성능에서 한계를 보였다. 또 이를 보완하고자 개발된 디지털 회로 기반 TRNG는 복잡한 회로 구성과 높은 에너지 소모가 병목 요인으로 작용해 왔다.

이에 연구팀은 전자 주입 특성을 향상시키는 보조층인 PTCDI-C13을 도입한 다중 이종접합(Heterojunction) 반도체 구조를 설계했다.

이 구조는 이종접합 계면에서 독립적으로 발생·중첩되는 잡음 특성을 효과적으로 디지털 난수로 변환했으며 외부 연산 회로나 후처리 공정 없이 단일 소자 수준에서 3비트 디지털 난수를 직접 출력할 수 있게 했다.

또한 개발된 소자는 특정 전압 구간에서 입력 전압이 증가해도 전류가 감소하는 현상인 '음의 차동 트랜스컨덕턴스 (Negative Transconductance, NTC)' 소자 특성을 활용했다.

특히 생성된 난수는 실제 생성형 인공지능 모델(Style GAN 2)의 입력값으로 활용돼 고품질 가상 이미지 생성에 성공했다.

사진은 (a)제안 소자의 소자 구조도 및 계면 노이즈 중첩 현상 응용을 통한 진성 난수 발생기 생성과 관련한 개략도, (b)3비트 디지털 진성 난수 출력 변환 과정과 이를 활용한 꽃, 고양이, 자동차, 사람의 실제 AI 이미지 생성 기술 구현 결과 이미지. (사진=한양대 제공) *재판매 및 DB 금지

연구팀은 전자 주입 강화와 NTC 트랜지스터 특성 개선을 통해 3진법 논리 회로에서 세 가지 출력 상태를 명확히 구분할 수 있게 했다.

유 교수는 "이번 연구 결과가 향후 차세대 AI 반도체 분야에서 하드웨어 기반 AI 컴퓨팅 연산을 위한 전략 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

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