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이홍섭 경희대 교수 연구팀, 인공지능 하드웨어 핵심 반도체 소자 개발

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[용인=뉴스핌] 우승오 기자 =이홍섭 경희대학교 신소재공학과 교수 연구팀이 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심이 될 새로운 반도체 소자를 개발했다.

해당 소자는 지금까지 이온 이동 기반 멤트랜지스터 소자가 가진 전력 소모와 신뢰성 한계를 극복한 성과로, 연구 결과는 국제 학술지 'Advanced Materials(IF=26.8)'에 9월 온라인 게재했다.

이홍섭 경희대 신소재공학과 교수. [사진=경희대]

17일 경희대에 따르면 멤트랜지스터(memtransistor)는 멤리스터(memristor)와 트랜지스터(transistor) 합성어로, 스위치처럼 전류 흐름을 제어하는 동시에 정보를 저장하는 소자다.

연산과 기억을 동시에 처리하기에 컴퓨터보다 연산 과정을 대폭 단축 가능해 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 소자로 주목받는다.

이 교수 연구팀은 리튬(Li)을 활용한 새로운 이온 이동 기반 멤트랜지스터를 개발했다.

지금까지 멤트랜지스터는 60~80V 높은 전압이 필요했지만, 이번에 개발한 소자는 3V 이내 전압에서 작동해 전력 효율을 도드라지게 개선했다.

연구팀은 전극 아래 리튬층을 삽입하고 열처리를 진행해 전극과 채널 사이의 장벽을 조절해 안정감 있는 메모리 기능 구현에 성공했다.

Li well memtransistor 소자 구조 모식도와 게이트 단자로 제어 가능한 비휘발 웨이트 업데이트 특성. [사진=경희대]

이번에 개발한 소자는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 같은 아날로그 메모리 특성을 지닌다.

이 때문에 대규모 데이터 연산이 필요한 인공지능 학습 과정에서 더 적은 전력으로 유연하고 빠른 처리가 가능하다.

더구나 반도체 소자에 활용한 산화아연(ZnO)은 반도체 공정과 호환성이 높아 대량 생산에도 유리하다.

연구팀은 개발한 소자를 기반으로 어레이 구조를 제작해 실험을 진행했다.

그 결과 소자 441개 중 438개가 목표값에 정확하게 도달해 99.31%라는 높은 수율을 기록했다.

이 교수는 "낮은 전력과 높은 신뢰성을 동시에 갖춘 뉴로모픽 반도체 소자 가능성을 보여줬다"며 "차세대 인공지능 반도체 핵심 소자로 활용하리라 본다"고 내다봤다.

연구는 과학기술정보통신부 신진연구자지원사업과 나노·소재기술개발사업, 경기도지역협력연구센터 지원을 받아 수행했다.

seungo2155@newspim.com

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    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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