한국과학기술원(KAIST) 전기·전자공학부 최신현 석좌교수와 충남대 반도체융합학과 이종원 교수 공동 연구팀은 생명체의 감각 신경계 기능을 모사한 인공 감각 신경계를 개발했다고 15일 밝혔다. 사람 등 동물은 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에만 선별적으로 민감하게 반응함으로써 에너지 낭비를 막고 민첩하게 대응할 수 있다. 예를 들어 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 반응한다. 이는 감각 신경계의 ‘습관화’와 ‘민감화’ 기능에 의해서 조절되는 것으로, 이런 사람의 신경계를 모사해 환경을 효율적으로 인식하고 반응하는 로봇을 개발할 수 있다. 다만 복잡한 신경계 특성을 로봇에 구현하려면 별도의 소프트웨어나 회로가 필요해 소형화에 한계가 있다. 이에 차세대 뉴로모픽(사람의 뇌 구조를 닮은 소자) 반도체인 멤리스터 소자를 활용해 에너지 효율을 높이려는 연구가 시도되고 있다. 멤리스터는 전류 흐름에 따라 저항 세기가 변하는 차세대 전기 소자로, 0 또는 1의 디지털 정보뿐만 아니라 다양한 아날로그 저항값을 저장할 수 있다. 기존 멤리스터는 단순히 전도도의
헬로티 서재창 기자 | 한국재료연구원(KIMS) 에너지전자재료연구실 권정대, 김용훈 박사 연구팀이 충북대 조병진 교수 연구팀과 함께 차세대 뉴로모픽(신경 네트워크 모방) 반도체에 들어가는 핵심소재를 국내 최초로 개발했다. 이번 기술은 수 나노미터 두께의 2차원 나노소재를 이용해 신개념 멤트랜지스터 소자를 구현한 것이다. 멤트랜지스터는 ‘메모리’와 ‘트랜지스터’의 합성어이다. 연구팀은 1,000번 이상의 전기자극으로 신경 시냅스의 전기적 가소성을 재현성 있게 모방해 약 94.2%(시뮬레이션 기반 패턴 인식률 98%)의 높은 패턴 인식률을 얻는 데 성공했다. 반도체 소재로 널리 사용되는 몰리브덴황(MoS2)은 단결정 내에 존재하는 결함이 외부 전계에 의해 움직이는 원리로 작동된다. 하지만 이는 결함의 농도나 형태를 정밀하게 제어하기 어려운 문제가 있었다. 연구팀은 문제 해결을 위해 산화니오븀(Nb2O5) 산화물층과 몰리브덴황 소재를 순차적으로 적층하는 방법을 택했다. 이를 통해 외부 전계에 의한 높은 전기적 신뢰성을 갖춘 멤트랜지스터 구조의 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있었다. 또한 연구팀은 산화니오븀 산화물층의 두께를 변화시켜 저항 스위칭 특성을 자유롭게 조
헬로티 김진희 기자 | 삼성전자와 미국 하버드 대학교 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체 기술인 뉴로모픽 (Neuromorphic) 칩에 대한 미래 비전을 제시했다. 뉴로모픽 반도체는 사람의 뇌 신경망에서 영감을 받거나 또는 직접 모방하려는 반도체로, 인지, 추론 등 뇌의 고차원 기능까지 재현하는 것이 궁극적 목표다. 함돈희 삼성전자 종합기술원 펠로우 겸 하버드大 교수, 박홍근 하버드大 교수, 황성우 삼성SDS사장, 김기남 삼성전자 부회장이 집필한 이 논문은 영국 현지시간 23일 세계적인 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)’에 게재됐다. 이번 논문은 뇌 신경망에서 뉴런(신경세포)들의 전기 신호를 나노전극으로 초고감도로 측정해 뉴런 간의 연결 지도를 ‘복사(Copy)’하고 복사된 지도를 메모리 반도체에 ‘붙여넣어(Paste)’, 뇌의 고유 기능을 재현하는 뉴로모픽 칩의 기술 비전을 제안했다. 초고감도 측정을 통한 신경망 지도의 복사(Copy)는 뉴런을 침투하는 나노 전극의 배열을 통해 이루어진다. 뉴런 안으로 침투함으로써 측정 감도가 높아져 뉴런들의 접점에서 발생하는 미미한 전기 신호를 읽어낼 수 있다. 이로 인해 그 접점들을