KIST 연구진, 전자 스핀 활용한 저전력 뉴로모픽 소자 핵심기술 개발

최태우 기자 / 기사승인 : 2020-03-30 16:23:24
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나노 자성구조체 ‘스커미온’ 전자소자 제어 기술 개발·검증
▲ KIST 연구진이 개발한 나노 자성구조체인 스커미온을 활용한 초저전력 인공지능 반도체 소자 실물사진 [KIST 자료인용]
[IT비즈뉴스 최태우 기자] 국내 연구진이 나노소재 기술을 활용한 저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 소자 기술을 개발했다. 뉴로모픽은 인간의 뇌 신경구조를 모방하는 기술이다. 뉴로모픽 칩은 신경 알고리즘을 전자기적 회로도로 구현한 칩으로 차세대 인공지능(AI) 칩으로 주목받고 있다.

30일 한국과학기술연구원(KIST)에 따르면, 차세대반도체연구소 송경미·주현수 박사, 장준연 소장, 우성훈 박사(IBM) 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘스커미온(Skyrmion)’을 활용한 저전력 뉴로모픽 소자의 핵심 구현기술을 개발했다.

스커미온은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체다. 특유의 구조적 안정성과 나노미터(nm) 수준의 작은 크기, 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 갖춰 메모리반도체, 논리소자나 통신 소자에 적용하기 유용하다.

개개의 스커미온은 각 고유한 전기저항을 지니고 있어 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다.

우수한 특성으로 스커미온 기반의 인공 시냅스칩 개발에 대한 관심은 높지만 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적인 어려움이 있었다.

KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절해 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안했다. 개념적으로만 제안돼 왔던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 구현한 것으로 시냅스 소자를 제작했다. 기존 시냅스 소자 대비 저전압으로도 동작하면서도 높은 내구성도 갖췄다.

연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용해 손글씨 숫자패턴(MNIST) 인식학습을 진행한 바 90%의 높은 인식률을 확인했다고 밝혔다.

기존의 인공 시냅스 소자는 유사 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 학습이 필요했으나 스커미온 기반 소자는 1만5000회 학습만으로 가능했고, 소자의 전력소모도 기존 대비 10배 이상 줄였다고 연구진은 밝혔다.

상온에서 스핀 구조체 스커미온의 ▲쓰기/지우기 ▲보내기/읽기가 모두 가능한 스커미온 전자 소자의 프로토타입 제작을 세계 최초로 구현한 셈이다.

▲ (왼쪽부터) KIST 송경미 박사(제1저자), 주현수 박사(공저자), 장준연 박사(공저자), 우성훈 박사(교신저자) [사진=KIST]
KIST 송경미 박사는 “이론으로만 제시돼 왔던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 것에 의의가 있다. 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다”고 설명했다.

KIST 주현수 박사도 “해당 연구에서 스커미온을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시한 것으로 해당 분야 연구에서 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 말했다.

해당 연구는 과학기술정보통신부지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행됐으며 연구결과는 학술지 ‘Nature Electronics’에 3월16일 온라인 판에 게재됐다.

 

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