신소재공학과 이홍섭 교수 연구팀, 리튬 기반 멤트랜지스터 개발
저전력, 고효율로 차세대 인공지능 하드웨어 핵심 소자로 활용 기대

신소재공학과 이홍섭 교수 연구팀이 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심이 될 새로운 반도체 소자를 개발했다. 이 소자는 기존 이온 이동 기반 멤트랜지스터 소자가 가진 전력 소모와 신뢰성의 한계를 극복한 성과로, 연구 결과는 국제 학술지 『Advanced Materials(IF=26.8)』에 9월 온라인 게재됐다.

낮은 전력과 높은 효율성으로 인공지능 학습에 적합

멤트랜지스터(memtransistor)는 멤리스터(memristor)와 트랜지스터(transistor)의 합성어로, 스위치처럼 전류 흐름을 제어하는 동시에 정보를 저장할 수 있는 소자다. 연산과 기억을 동시에 처리해 기존 컴퓨터보다 연산 과정을 대폭 단축할 수 있어 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 소자로 주목받고 있다.

이홍섭 교수 연구팀은 리튬(Li)을 활용한 새로운 이온 이동 기반 멤트랜지스터를 개발했다. 기존 멤트랜지스터는 60~80V의 높은 전압이 필요했지만, 이번에 개발된 소자는 3V 이내의 전압에서 작동해 전력 효율을 획기적으로 개선했다. 연구팀은 전극 아래 리튬층을 삽입하고 열처리를 진행해 전극과 채널 사이의 장벽을 조절, 안정적인 메모리 기능 구현에 성공했다.

이번 소자는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 같은 아날로그 메모리 특성을 지닌다. 이 특성 덕분에 대규모 데이터 연산이 필요한 인공지능 학습 과정에서 더 적은 전력으로 유연하고 빠른 처리가 가능하다. 특히 반도체 소자에 활용된 산화아연(ZnO)은 반도체 공정과 호환성이 높아 대량 생산에도 유리하다.

연구팀은 개발한 소자를 기반으로 어레이 구조를 제작해 실험을 진행했다. 그 결과 441개의 소자 중 438개의 소자가 목푯값에 정확히 도달해 99.31%라는 높은 수율을 기록했다. 이홍섭 교수는 “낮은 전력과 높은 신뢰성을 동시에 갖춘 뉴로모픽 반도체 소자의 가능성을 보여줬다”며 “차세대 인공지능 반도체의 핵심 소자로 활용될 것”이라고 전망했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 신진연구자지원사업, 나노·소재기술개발사업과 경기도지역협력연구센터의 지원을 받아 수행됐다.