전자공학과 이승환 교수 연구실, 삼성휴먼테크 논문대상 동상
차세대 인공지능 반도체 성능 개선에 기여

전자공학과 이승환 교수 연구팀 소속 최문규 학생(반도체공학과 석사3기)이 ‘삼성휴먼테크논문대상’에서 동상을 수상했다. 삼성휴먼테크논문대상은 국내외 대학(원)생이 참여하는 대표적인 과학 분야 전반의 학술대회로, 21세기 과학기술을 이끌어갈 우수 인재 발굴을 목표로 한다. 대회에서 동상 이상 수상한 학생에게는 삼성 그룹 입사에 특전이 제공된다.

소자 간 성능 편차 문제 개선에 초점

최문규 학생은 뉴로모픽 디바이스의 성능과 신뢰성을 개선하기 위한 연구를 진행했다. 뉴로모픽 디바이스는 인간의 뇌 신경망 구조를 모방해 정보를 처리하는 차세대 인공지능 반도체 기술로, 차세대 AI 하드웨어 구현을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다.

최문규 학생은 “지도교수님의 추천으로 대회에 참가하게 됐다. 수상 보다는 연구를 잘 마무리하고 싶다는 생각이었는데 좋은 결과를 이뤄 기쁜 마음이다. 대학원생이라면 누구나 도전할 수 있는 만큼 많은 학생이 도전해 보길 바란다”는 소감을 남겼다. 이승환 교수는 “어려운 연구임에도 책임감을 가지고 연구를 마무리해 대견하다”며 칭찬했다.

이번 연구는 뉴로모픽 디바이스에서 나타나는 소자 간 성능 편차 문제를 개선하는 데 초점을 뒀다. 실제 디바이스가 응용될 때 각 소자의 특성이 일정하지 않으면 시스템 전체의 성능과 신뢰성이 저하될 수 있다. 최문규 학생은 시뮬레이션 기반 분석을 통해 디바이스 내부 상태 변화를 분석하고, 산포를 최소화할 설계 방향을 탐색했다.

연구 과정은 쉽지 않았다. 특히 연구 초기 명확한 방향성을 잡기 어려웠다. 방향성이 잡히지 않은 만큼 시뮬레이션 결과도 예상대로 나오지 않았다. 최문규 학생은 “연구 방향을 잡는 데 어려움을 겪었지만, 지도교수님께 일주일에 두세 번씩 찾아가 피드백을 받으며 연구를 발전시켜 나갔다. 선행 연구를 지속적으로 분석하고 시뮬레이션에 시간을 충분히 투자하면서 원하는 결과를 얻을 수 있었다”고 설명했다.

스승과 제자가 함께 토의하며 성장했던 시간

지도교수인 이승환 교수는 연구 지도 방향에 대해 “세부적인 방향을 일일이 제시하기보다는 학생이 스스로 고민하고 답을 찾을 수 있도록 주제를 던져주는 편이다. 학생이 연구 방향을 스스로 탐색하도록 시간을 할애했다. 학생이 생각한 방향을 두고 많은 토의를 진행했고, 그 과정을 거치며 학생과 더불어 성장한 교학상장을 이룰 수 있었다”고 평가했다.

이번 연구 성과는 향후 AI 반도체와 뉴로모픽 시스템의 실용화 가능성을 높이는 데 기여할 전망이다. 뉴로모픽 디바이스는 에너지 효율이 높고 병렬 연산에 강점을 지녀 차세대 인공지능 하드웨어로 주목받고 있지만, 산업 현장에서 활용되기 위해서는 신뢰성 문제와 성능 안정성 확보가 중요한 과제로 남아 있다.

최문규 학생은 “뉴로모픽 디바이스는 아직 발전 가능성이 매우 큰 연구 분야다. 산포 문제와 디바이스 수명 등 다양한 지표 연구가 이뤄진다면 향후 산업 현장에서도 충분히 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

이승환 교수 연구팀은 앞으로 개별 소자 연구를 넘어 어레이(array)와 회로 시스템으로 확장해 실제 AI 반도체 칩으로 구현하는 연구를 이어갈 계획이다. 이 교수는 “향후 뉴로모픽 소자를 대규모 어레이로 확장하고 회로 시스템과 결합해 하나의 AI 칩을 구현하는 것을 목표로 하고 있다”며 “이를 통해 엣지(Edge) 환경에서 동작하는 인공지능 디바이스 개발로 이어질 것”이라며 포부를 밝혔다.