한양대 박진섭·박재근 교수팀, 신경형 컴퓨팅에 사용할 초저전력 시냅스 소자 개발

한양대학교는 융합전자공학부 박진섭, 박재근 교수 연구팀이 인간의 뇌를 모방한 신경형 컴퓨팅(뉴로모픽 컴퓨팅)에 사용할 수 있는 루테늄(Ru) 기반의 초저전력 시냅틱 멤리스터(메모리와 저항의 합성어) 소자를 개발하고, 그 동작 메커니즘을 규명했다고 8일 밝혔다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌의 뉴런과 시냅스를 전자 소자로 구현해 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 기술이다. 이를 위해선 인공 시냅스 소자가 선형적이고 대칭적이며 초저전력으로 동작할 수 있어야 한다. 연구팀은 이런 요구를 만족하는 루테늄 기반의 시냅스 소자를 개발했다.

연구팀은 심층 이온 거동 분석법을 통해 루테늄 기반 시냅스 소자가 기존 멤리스터들과 다른 점을 발견했다. 기존의 멤리스터는 주로 산소 이온 또는 금속 이온 이동에 의해서만 저항 스위칭이 일어났다. 이번 연구에서는 루테늄 이온과 산소 이온이 동시에 저항 변화 현상에 관여한다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 이를 '하이브리드 시냅틱 멤리스터'로 이름 붙였다.

루테늄 기반 하이브리드 시냅틱 멤리스터는 기존의 멤리스터와 비교해 적게는 100배, 많게는 1000배 이상 낮은 on-current를 나타낸다. 연구팀은 루테늄 이온의 이동거리와 스위칭 시간을 분석한 결과, 루테늄 이온이 산소 이온이나 은(Ag) 이온보다 상대적으로 낮은 이동도를 가지는 특성 덕분에 초저전력 스위칭이 가능하다는 것을 증명했다.

이번에 개발된 루테늄 기반 시냅스 소자는 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 시뮬레이션을 통해 뛰어난 학습 성능을 보였다. 기존의 산소 공공(oxygen vacancy) 기반 멤리스터보다 3만4545배 낮은 전력으로 더 빠르고 안정적인 학습이 가능했다. 은 기반 멤리스터와 비교하면 1만2916배 낮은 전력을 요구하면서도 효율적으로 학습을 수행했다.

박진섭 교수는 "이번 연구 성과는 초거대 신경망 시스템에서 빠르고 안정적이며 초저전력으로 동작하는 시냅스 소자의 가능성을 제시한 것"이라며 "추후 이 소자를 실제로 대규모 시스템에 적용하기 위한 가능성 평가를 진행할 계획"이라고 말했다.

이번 논문은 반도체 분야 최고 국제학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈'에 지난달 21일 온라인 게재됐다. 박진섭, 박재근 교수가 공동 교신 저자, 나노반도체공학과 우대성 박사과정이 제1저자로 각각 참여했다.