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뉴로모픽 소자용 반도체 소재 개발…기존 소재의 수분 취약성·저신뢰성 극복
김원정 기자|sanup20@kidd.co.kr
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뉴로모픽 소자용 반도체 소재 개발…기존 소재의 수분 취약성·저신뢰성 극복

손글씨 인식과 의류 종류 판별 등 높은 수준의 인공지능 연산 가능

기사입력 2021-12-14 14:17:31
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[산업일보]
국내 연구진이 뇌의 구동방식을 본뜬 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 소자를 위한 새로운 소재를 개발했다.

서울대학교 장호원 교수 연구팀이 성균관대학교와 포항공대 연구팀과 공동으로 차세대 반도체 소재로 각광받는 2차원 할라이드 페로브스카이트의 수분 불안정성과 저신뢰성의 문제를 동시에 해결, 이 소재를 적용한 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 소자를 개발했다고 한국연구재단은 밝혔다.

할라이드 페로브스카이트는 유연하면서 제작단가가 상대적으로 낮아 뉴로모픽 컴퓨팅과 비휘발성 저전력 메모리 반도체 기술 등에 적합할 것으로 주목받고 있지만 다결정질 박막구조로 제어가 쉽지 않고 수분에 약해 상용화에 어려움이 있었다.
뉴로모픽 소자용 반도체 소재 개발…기존 소재의 수분 취약성·저신뢰성 극복
▲ 뉴로모픽 인공지능(AI) 연산 개념도 및 결과 (자료 : 서울대학교 장호원 교수)

연구팀에 따르면, 이온이동을 원활히 제어하기 위해 기존 3차원 결정 구조 대신 2차원 결정 구조를 전극에 수직 방향으로 성장시키는 방식을 택했다. 이를 통해 기존 보고된 소자들에 비해 선형성, 대칭성 및 신뢰성이 월등히 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

또한, 실제 연구팀이 제작한 소자를 기반으로 작동하는 회로에서 인공지능 알고리즘이 얼마나 잘 작동하는지 평가했다.

그 결과 손글씨로 써진 숫자를 96.5%의 정확도로 인식했으며, 의류의 종류를 86.5%로 정확히 인식했다고 밝혔다. 이론적 한계값의 1% 내외 오차범위로 높은 수준의 인식률을 보였다는 설명이다.

연구팀은 할라이드 페로브스카이트 멤리스터 상용화의 가장 큰 장벽으로 여겨지던 수분 불안정성 및 저신뢰성의 한계를 극복하고, 대기 중에서 수개월 동안 작동이 가능함을 실험을 통해 검증했다고 밝혔다.

더불어, 기존 CPU 성능을 넘어서 뇌처럼 작동하는 컴퓨팅 칩을 개발하기 위해 이번에 제작한 소자를 집적회로 공정에 적용해 프로그래밍이 가능한 칩을 설계하는 연구를 지속할 계획이라고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 나노소재기술개발사업과 미래소재디스커버리사업 등의 지원으로 수행했다.

제조기업 강국이 되는 그날까지, 공장자동화 스마트팩토리에 대한 뉴스를 기획·심층 보도하겠습니다.


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