GIST·서울대, 세계 최초 ‘자기정류’ AI 반도체 소자 개발…초저전력 뉴로모픽 시대 연다

선택소자 없이 누설전류·비선형성 동시 해결
네이처 커뮤니케이션즈 게재

국내 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체 상용화의 최대 난제로 꼽혀온 ‘누설 전류’와 ‘정보 저장의 비선형성’ 문제를 동시에 해결하는 세계 최초의 핵심 소자 기술을 개발했다.

별도의 선택(Selector) 소자 없이도 스스로 전류를 제어하는 ‘자기정류(Self-Rectifying)’ 기능을 구현함으로써 고집적·초저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술로 평가받고 있다.

30일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 GIST 신소재공학과 이상한 교수 연구팀은 서울대 재료공학부 장호원 교수팀, 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 조슈아 양(Joshua Yang) 교수팀과의 국제 공동연구를 통해 메모리 기능과 자기정류 기능을 하나의 소자에 동시에 구현하는 데 성공했다.

이번 연구는 차세대 AI 반도체 분야의 권위 있는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 에 게재되며 기술적 우수성을 국제적으로 인정받았다.

뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 신경망을 모방해 정보를 처리하는 차세대 AI 반도체로, 초저전력과 초고속 연산이 가능해 미래 AI 산업의 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나 기존 소자는 미세한 누설 전류를 차단하기 위해 메모리 소자와 별도로 선택 소자를 추가해야 했고, 이로 인해 회로가 복잡해지고 집적도가 떨어지는 한계를 안고 있었다.

공동연구진은 강유전체 소재인 비스무트 철 산화물(BiFeO₃)에 바륨(Ba)을 정밀하게 첨가하는 공정을 개발해 이 같은 난제를 해결했다. 바륨 첨가를 통해 산소 공공(Oxygen Vacancy)의 이동을 정교하게 제어하면서 반복적인 전기 자극에도 정보가 일정하게 저장되는 선형적 저장 특성을 확보했다.

동시에 전류를 한 방향으로만 흐르게 하는 자기정류 특성을 구현해 정류비(Rectification Ratio)를 기존 대비 100만 배 이상 향상시키는 데 성공했다. 이에 따라 별도의 선택 소자 없이도 누설 전류를 사실상 차단할 수 있게 됐다.

성능 검증 결과도 뛰어났다. 연구팀이 개발한 소자는 1000만 회 이상의 반복적인 쓰기·지우기 동작에서도 안정적인 성능을 유지했다. 또한 11×11 크기의 크로스바(Crossbar) 메모리 어레이, 총 121개 메모리 셀 실험에서는 텍스트와 이미지 데이터를 오차 없이 안정적으로 저장·처리하며 실제 뉴로모픽 컴퓨팅 적용 가능성을 입증했다.

이상한 GIST 교수는 “이번 연구는 뉴로모픽 반도체의 대표적인 난제였던 비선형성과 누설 전류 문제를 단일 소자에서 동시에 해결해 회로를 획기적으로 단순화한 데 의미가 있다”며 “향후 인간의 뇌를 닮은 초고효율 AI 반도체 상용화를 앞당기는 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.