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[IT뉴스]뇌처럼 생각하고 반응하는 반도체 소자

온카뱅크관리자

2025-04-16 17:27:30

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 <img alt="(왼쪽부터) 연구에 참여한 김은영 KAIST 반도체공학대학원 박사과정생, 김경민 KAIST 신소재공학과 교수, 김도훈·정운형·김근영 KAIST 신소재공학과 연구원. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/16/dongascience/20250416172217284ivjt.png" data-org-width="590" dmcf-mid="zkyHTQdzem" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/16/dongascience/20250416172217284ivjt.png" width="658">
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 (왼쪽부터) 연구에 참여한 김은영 KAIST 반도체공학대학원 박사과정생, 김경민 KAIST 신소재공학과 교수, 김도훈·정운형·김근영 KAIST 신소재공학과 연구원. KAIST 제공
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 국내 연구팀이 뇌처럼 생각하고 반응하는 반도체 소자를 개발했다. 
 KAIST는 김경민 신소재공학과 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, LSM)의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다고 17일 밝혔다. 
 뉴랜지스터는 ‘뉴런(Neuron)'과 '트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌 속 신경세포인 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미의 용어다. 뉴런의 흥분과 억제 반응을 모방해 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다. 
 기존 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는 데 복잡한 알고리즘을 사용한다. 컴퓨터로 데이터 분석을 할 때 매우 많은 시간과 전력 소모가 되는 이유다. 
 KAIST 연구팀은 이 같은 난제를 해결하며 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현해 시계열 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.    
 구체적으로 연구팀은 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아서 2차원 전자가스(2DEG) 층이 형성되는 구조를 만들었다. 2DEG란 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 층이다. 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자를 연결했다.
 이렇게 만든 뉴랜지스터는 독특한 구조 덕분에 게이트 전압의 극성에 따라 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다. 뉴런의 흥분과 억제 반응을 모방해 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있게된 것이다. 
 개발한 뉴랜지스터는 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 뉴랜지스터를 이용해 소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현했다. 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환했다. 또한 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용성도 역시 뛰어났다.
 연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 LSM을 구현했다. 실험 결과 뉴랜지스터를 활용하는 경우 기존 LSM 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했고 학습 속도도 더 빨라졌다.
 김 교수는 “연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다. 
 정운형·김근영 신소재공학과 연구원이 공동 제1저자로 참여한 연구의 결과는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈’에 8일 게재됐다.
 &lt;참고자료&gt; -DOI: 10.1002/adma.202419122
 [이채린 기자 rini113@donga.com]
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