수많은 신경세포가 연결된 인간의 뇌를 묘사해 다양한 정보를 동시에 처리하고 기억하게 하는 뉴로모픽 기술이 인공지능의 핵심으로 떠오르는 가운데, 국내 연구팀은 간단한 구조로 이런 뇌의 신경망을 구현한 반도체소자 개발에 성공했다.
14일 포스텍은 신소재공학과 황현상 교수 연구팀은 병렬적인 정보 처리와 학습이 가능한 초소형초절전 뉴로모픽 소자를 개발했다고 밝혔다.
이 연구는 최근 미국에서 열린 반도체소자 분야의 권위 있는 학술회의인 국제전자기기회의(IEEE International Electron Device Meeting, IEEE IEDM)에서 발표됐다.
컴퓨터를 비롯한 오늘날의 기계는 수학연산처럼 정형화 된 작업을 빠르고 정확하게 수행하지만, 사람처럼 사물과 환경을 인식하고 돌발 상황에서 정보를 유추해 내는 작업 능률은 크게 뒤떨어진다.
메모리와 프로세서가 분리된 상태로 한 번에 하나의 명령을 빠르게 반복수행하는 디지털 방식을 사용하기 때문인데, 이 방식은 복잡하고 정형화 되지 않은 정보를 한꺼번에 처리하는 동시에 변화에 따른 적절한 대응을 하기에는 무리가 따른다.
이와 달리, 인간의 두뇌는 1천억 개가 넘는 신경세포, 즉 뉴런이 시냅스라는 연결고리를 통해 다른 뉴런과 서로 신호를 주고받으며 동시에 작동해 순식간에 정보를 처리하고 저장하며 되불러온다.
이런 까닭에 두뇌를 닮은 뉴로모픽 시스템이 차세대 기술로 주목을 받고 있지만, 현재 설계 방식으로는 필요한 트랜지스터의 수가 늘어나 반도체 칩의 크기와 전력소모도 크게 증가하기 때문에 시스템 구현이 어려운 문제로 남아있다.
황 교수팀이 개발한 이 뉴로모픽 소자는 주기적으로 전기 자극이 가해질 때마다 변화하는 값을 기억하고 특정 조건에서만 작동하는 특성을 지녀, 기존의 방법으로는 수 십 개의 트랜지스터가 필요한 일을 단 한 개의 소자로 대신할 수 있다.
또, 나노미터 단위로 크기를 줄여도 이러한 소자의 특성이 유지되어 실제 신경망이 촘촘히 얽혀있는 인간의 두뇌처럼 시냅스와 뉴런의 높은 밀도를 구현할 수 있는 것으로 확인됐다.
이 성과로 에너지 소모가 적고 고집적화가 가능한 뉴로모픽 소자의 원천 기술을 확보한 연구팀은 이를 이용한 패턴인식 기능 등의 추가기술 개발에 나설 계획이다.
이어 이 기술을 이용해 뇌파 신호와 영상이미지 신호 등을 실시간으로 분석할 수 있게 된다면, 뇌신호를 통한 기기제어와 스마트 로봇, 무인자동차 등에 광범위하게 응용이 가능할 것으로 기대를 모으고 있다.
한편, 이번 연구는 미래창조과학부와 한국연구재단이 지원하는 '미래융합파이오니어과제'의 지원 아래 수행됐다.