GIST-서울대-USC, 차세대 AI 반도체 난제 해결

이상한 교수

광주과학기술원(GIST)과 서울대학교, 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 공동연구팀이 차세대 AI 반도체의 핵심 과제로 꼽히는 정보 저장의 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자에서 동시에 해결하는 데 성공했다.

GIST는 신소재공학과 이상한 교수 연구팀과 서울대 재료공학과 장호원 교수 연구팀, USC 전기·컴퓨터공학과 조슈아 양(Joshua Yang) 교수 연구팀이 메모리 기능과 자기 정류(Self-rectifying) 기능을 하나의 소자에 구현한 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 30일 밝혔다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 사람의 뇌처럼 정보 저장과 연산을 동시에 수행하는 차세대 AI 반도체 기술이다. 하지만 정보가 일정하게 저장되지 않는 비선형성과 인접 소자로 전류가 새는 누설 전류 문제 때문에 별도의 선택소자를 추가해야 하는 한계가 있었다.

연구팀은 강유전체 소재인 비스무트 철 산화물(BiFeO₃)에 바륨(Ba)을 첨가해 산소 공공의 이동을 정밀하게 제어함으로써 두 문제를 동시에 해결했다. 반복적인 전기 자극에도 선형적인 정보 저장이 가능해졌고, 메모리 소자 자체에 자기 정류 기능을 구현해 별도의 선택소자 없이도 누설 전류를 효과적으로 차단했다.

성능 검증 결과 1000만회 이상의 반복 동작에서도 안정성을 유지했으며, 121개 메모리 셀로 구성된 크로스바 어레이에서도 안정적인 정보 저장과 제어를 입증했다. 정류비는 100만 배 이상으로 누설 전류를 크게 억제했다.

이상한 GIST 교수는 “정보 축적의 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자에서 동시에 해결한 의미 있는 성과”라며 “향후 고성능·초저전력 뉴로모픽 반도체 상용화를 앞당기는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘Nature Communications’에 게재됐다.