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초저전력 인공신경 회로용 맴트랜지스터 개발
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아주대학교 서형탁 교수(신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 사진 가운데) 연구팀은 신경세포가 만나 정보를 주고받는 접점인 시냅스만 1000조 개에 달하지만 전구 한 개를 밝히는 정도의 낮은 전력으로 놀라울 만큼 효율적으로 작동하는 소자를 개발했다.

 

이번 연구에서 개발된 멤트랜지스터란 일반적인 트랜지스터의 신호처리 기능에 신호를 강화하거나 약화하는 방식으로 학습기능을 더한 트랜지스터를 말한다. 

  

 

이전부터 인공지능을 이용한 컴퓨팅이나 센싱을 위해 신경세포의 정보처리 과정을 본뜬 인공 시냅스를 구현하려는 노력이 지속되어 왔다. 이를 위해 기존 디지털 집적회로와 달리 입력신호 이력에 따라 학습이 가능하고 신호처리와 메모리 기능이 통합된 다차원 스위칭이 가능한 소자의 개발이 시도되었다. 그러나 저전력 구동, 고속 스위칭, 스위칭 신뢰성 모두를 만족시키기는 어려웠다.

 

이에 서형탁 교수 연구팀은 외부자극에 의해 가역적으로 금속과 절연체 사이 급속 전이 스위칭이 가능한 바나듐 산화물을 기반으로 인공시냅스로 활용할 수 있는 박막 소재를 개발했다. 정밀 조성제어를 통해 상용 실리콘 기판 위에 바나듐 산화물 상부층과 이산화바나듐 복합 산화물 하부층으로 구성된 이중층 구조를 설계한 것. 수평 방향으로의 금속-절연체 급속전이 현상에 의한 스위칭뿐만 아니라 이중층 구조를 통해 수직 방향으로의 저항을 제어하는 산소 이온의 이동도 유도해 스위칭 위치를 제어할 수 있는 것이 특징이다.

  

 

연구팀은 개발한 이중층 소재로 3전극 트랜지스터를 제조, 생체 시냅스의 여러 기능을 초저전력, 초고속으로 모사하는 데에도 성공했다. 인공 시냅스의 자극신호인 활동전위 펄스의 소모에너지는 특정 조건에서 생체 시냅스 활동전위와 유사한 수준으로, 현재까지 개발된 인공 시냅스 중 최저 수준을 기록했다.

  

또한 입력되는 활동전위의 형태에 따라 신호 강화 또는 약화의 학습기능을 보이며, 특히 약 24만번 이상의 펄스 스위칭 반복에도 정확한 출력값을 보이는 신뢰성도 나타냈다. 한편 연구팀은 상용화를 위해 상용 집적회로 수준으로 소자의 크기를 축소하는 것과 신호차리를 극대화하는 후속연구 및 비휘발성 메모리 기능 보완이 필요할 것으로 보고 있다. 이에 궁극적으로 기존 집적회로와 통합하는 연구를 진행할 계획이다.

#신경세포#트랜지스터#신호처리기능#인공시냅스#시냅스연구#박막소재개발#생체시냅스#맴트랜지스터
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