KAIST 연구팀, 인간 뇌 모방한 저전력 ‘뉴로모픽 반도체’ 개발​
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KAIST 연구팀, 인간 뇌 모방한 저전력 ‘뉴로모픽 반도체’ 개발​
  • 황민승 기자
  • 승인 2021.08.06 15:43
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상용화된 CMOS 공정으로 제작된 단일 트랜지스터 기반 뉴런과 시냅스 [사진=KAIST]
상용화된 CMOS 공정으로 제작된 단일 트랜지스터 기반 뉴런과 시냅스 [사진=KAIST]

카이스트(KAIST)는 전기및전자공학부 최양규·최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.

뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해 인간의 뇌를 모방해 인공지능(AI) 기능을 하드웨어로 구현하는 것이다. 

이 같은 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만 방식과 달리 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다.

KASIT 공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작돼 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다. 

전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `사이언스 어드벤시스' 8월호 온라인판에 출판됐다.

뉴로모픽 하드웨어의 구현을 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합됐을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 1000억 개의 뉴런과 199조 개의 시냅스로 구성된다는 점에서 실제 모바일·사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 개선할 필요가 있다.

이를 위해 그동안 다양한 소재·구조 기반의 뉴런과 시냅스가 제안됐지만 대부분 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 없어 상용화가 어렵고 양산 적용에 문제가 많았다.

(왼쪽부터) 최양규 교수, 최성율 교수, 한준규 박사과정, 오정엽 박사과정 [사진=KAIST]
(왼쪽부터) 최양규 교수, 최성율 교수, 한준규 박사과정, 오정엽 박사과정 [사진=KAIST]

연구팀은 이 문제 해결을 위해 이미 널리 쓰이고 있는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했다. 또한 이를 동일 웨이퍼(8인치) 상에 동시 집적해 뉴로모픽 반도체를 제작했다.

이렇게 제작된 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리·시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조로 메모리 기능 및 논리 연산을 수행하는 것은 물론, 새로운 뉴로모픽 동작이 가능함을 실험적으로 보여줬다는 데 가장 큰 의미가 있다. 

기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해 구조는 같지만 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 제작했다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 수행하는 야누스 구조로 구현 가능함을 세계 최초로 입증했다.

연구팀의 기술은 복잡한 디지털·아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체 구현해 집적도를 획기적으로 높였고, 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 2만1000 단위인 반면 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6단위 이하여서 집적도가 약 3500배 이상 높다.

연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체를 바탕으로 증폭 이득 조절, 동시성 판단 등의 뇌의 기능을 일부 모방했고, 글자 이미지와 얼굴 이미지 인식이 가능함을 확인했다. 이에 따라 연구팀의 뉴로모픽 반도체는 집적도 개선과 비용 절감 등에 이바지하며, 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

연구팀의 한준규 박사과정은 "상보성 금속 산화막 반도체(CMOS) 기반 단일 트랜지스터를 이용해 뉴런과 시냅스 동작이 가능함을 입증했다ˮ며, "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적함으로써 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선해 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것ˮ이라고 말했다.



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