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[IT뉴스]다기능 반도체 소자 하나로 논리연산·AI학습 선택적 수행…집적도↑

온카뱅크관리자

2026-10-14 16:37:25

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 왼쪽부터 강동호 GIST 반도체공학과 교수, 손현창 전기전자컴퓨터공학과 석박통합과정생, 이승빈 석사. GIST 제공
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 국내 연구팀이 하나의 소자에서 논리 연산과 인공지능(AI) 학습 기능을 모두 수행할 수 있는 다기능 반도체 소자를 개발했다.
 광주과학기술원(GIST)은 강동호 반도체공학과 교수팀이 전압과 전류를 조절해 하나의 반도체 소자에서 서로 다른 두 가지 메모리 기능을 선택적으로 활용할 수 있는 '재구성 반도체' 소자 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구결과는 9월 30일(현지시간) 국제학술지 '스몰(Small)'에 공개됐다.
 반도체 회로는 전류의 흐름을 조절하는 소자인 트랜지스터를 다수 연결해 구성된다. 최근에는 하나의 트랜지스터가 동작 방식을 바꿔 여러 역할을 수행하도록 하는 재구성 반도체가 주목받는다. 전체 소자 수를 줄여 제한된 공간에 더 많은 기능을 담을 수 있기 때문이다.
 논리 연산 기능은 전류가 흐르는 상태를 폭넓게 바꾸고 유지하는 특성이, AI 학습에는 전류의 세기를 반복적으로 조절하는 특성이 필요하다. 기존 재구성 반도체는 두 기능을 함께 구현하지 못했다.
 연구팀은 서로 다른 두 가지 메모리 방식의 장점을 한 소자에서 선택적으로 활용할 수 있도록 반도체를 설계했다.
 전하를 저장해 트랜지스터에 흐르는 전류의 특성을 바꾸고 그 상태를 유지하는 '플로팅 게이트 메모리'는 논리 연산에 활용할 수 있고 전압에 따라 물질 내부의 전기적 방향이 바뀌면서 전류의 세기를 조절하는 '강유전체 메모리'는 AI 학습을 구현하는 데 적합하다.
 연구팀은 원자 수준으로 얇은 2차원 반도체와 절연체, 강유전체를 층층이 쌓아 고전압에서는 플로팅 게이트 메모리가, 저전압에서는 강유전체 메모리가 주로 작동하도록 했다.
 먼저 플로팅 게이트 메모리 방식으로 전류가 거의 흐르지 않는 '절연 상태', 전류가 잘 흐르는 '금속성 상태' 전자가 이동하면서 전류가 흐르는 'n형 상태', 전자가 빠져나간 자리인 정공이 이동하면서 전류가 흐르는 'p형 상태'까지 4가지 동작 상태를 구현했다.
 이를 바탕으로 6개의 트랜지스터를 연결한 회로를 컴퓨터에서 구현해 작동을 시험한 결과 회로의 연결을 바꾸지 않고도 각 트랜지스터의 상태를 조절해 입력된 전기 신호의 조합에 따라 서로 다른 결과를 내는 6가지 논리 연산을 수행할 수 있다는 사실이 확인됐다.
 강유전체 메모리 방식으로는 뇌신경 학습이 이뤄지는 원리를 모방한 인공 시냅스 기능을 구현했다. 시냅스는 신경세포 사이의 연결 부위를 말한다. 짧은 전압 신호를 반복적으로 가하면 전류가 흐르는 정도를 단계적으로 높이거나 낮추고 조절된 상태를 유지할 수 있다. 
 연구팀은 강유전체 메모리 방식을 AI 신경망 학습 과정에서 연결 강도를 조절하는 데 적용했다. 개발된 소자에서 측정한 전류 조절 특성을 AI 신경망 연결 강도에 반영하고 손글씨 숫자 인식 시뮬레이션을 수행한 결과 0~9까지 숫자를 약 90% 정확도로 구별했다.
 강 교수는 "확인한 두 가지 메모리 기능을 바탕으로 향후 실제 회로에서 논리 연산과 AI 학습 기능을 함께 구현하는 연구를 이어갈 계획"이라며 "소자 집적도와 에너지 효율을 높이는 차세대 AI 반도체 기술 개발에 기여할 것으로 기대한다"고 밝혔다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1002/smll.76064
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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