Center for Relativistic Laser Science

인간의 뇌 속에서 정보를 전달하고 기억을 저장하는 시냅스(좌측)와 연구진이 개발한 2전극 메모리 소자(우측 하단)/자료=IBS

지난 3월, 이세돌을 꺾은 구글의 인공지능(AI) ‘알파고’는 1200여개의 컴퓨터 CPU(중앙처리장치)를 가동하면서도 시간당 56킬로와트(kW) 전력을 소비하며, 시간당 불과 20와트(W)의 에너지를 소모하는 저전력·고성능 AI라는 점에서 눈길을 끌었다. 이는 알파고에 적용된 특별한(?) 소프트웨어(SW) 덕이다. 기존 컴퓨터는 수학 계산 등 순차적 계산에 빠르지만, AI가 요구하는 병렬 계산에는 적합하지 않다. 하지만 알파고는 특수한 SW를 적용해 병렬 계산이 가능하게 디자인됐다. 학자들은 이 같은 병렬 계산을 메모리 단에서 가능토록 만든다면 작은 스마트폰에서도 알파고의 기능을 구현할 수 있을 것으로 내다보고 있다.

국내 연구진이 이러한 상상을 현실화할 차세대 메모리 소자를 개발했다.

(왼쪽부터)기초과학연구원(IBS) 나노구조물리연구단(단장 이영희, 성균관대 물리학과 교수), 유우종 성균관대 전자전기공학부 교수/사진=IBS

기초과학연구원(IBS) 나노구조물리연구단(단장 이영희, 성균관대 물리학과 교수)과 유우종 성균관대 전자전기공학부 교수로 이뤄진 공동연구진은 그래핀 등 2차원 나노소재들로 인간의 뇌 속 시냅스를 모방한 ‘터널링 메모리(TRAM)’ 반도체 소자 구현에 성공했다고 2일 밝혔다.

인간의 뇌 속 시냅스(신경세포에 달린 수천, 수만의 가지를 이어 신호를 주고받는 부위)는 소자의 전극에 해당하는 2개의 돌기로 신호를 주고받으며, 신호의 잔상을 남겨 기억을 저장한다. 인간의 뇌는 이 같은 시냅스 시스템을 기반으로 적은 에너지로도 고도의 병렬연산을 빠르게 처리할 수 있다.

연구진은 이 같은 시냅스 구조를 모방한 메모리를 개발하기 위해 기존의 메모리 하드웨어 구조를 새롭게 설계했다.

연구진은 먼저 기존 3개의 전극을 갖는 플래시 메모리 구조에서 ‘저장 전극’(Gate)을 없애고, 그 대신 2개의 전극(Drain, Source)으로 신호 전달 및 저장을 동시에 수행토록 해 시냅스처럼 작동하는 터널링 메모리를 구현했다.

연구진에 따르면 터널링 메모리는 2차원 나노물질인 그래핀과 육각형 질화붕소(h-BN), 이황화몰리브덴(MoS2)을 쌓아올리는 방식으로 만들어졌다.

그래핀은 전기 전도성과 열전도도가 좋은 탄소소재, 육각형 질화붕소는 기판과 전자소재 및 소자간의 상호작용을 최소화해 소재 및 소자의 성능을 온전히 유지 시킬 수 있는 신물질, 이황화몰리브덴은 전자 및 광전자 소자에 활용이 가능한 신소재다.

연구진에 따르면 터널링 메모리 구조는 상용화돼 있는 실리콘 메모리에도 곧바로 적용이 가능하다. 또 소비 전력이 낮고, 물질적 안정성이 높으며, 신축성이 좋은 2차원 나노물질만을 사용해 기존 메모리 소자(PRAM, RRAM) 대비 1000배 높은 신호 정밀도와 고무와 같은 신축성을 지원한다. 이 때문에 터널링 메모리는 향후 웨어러블(착용형) 기기에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

이영희 단장은 “앞으로 터널링 메모리를 시냅스로 사용해 뇌세포의 신호 전송 방식을 그대로 모방한 시스템을 개발할 예정”이라며 “후속 연구가 완성되면 스마트폰과 같은 작은 디지털기기에서 알파고와 같은 AI 기능을 구현할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구성과는 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 2일자에 게재됐다.

 

출처- 머니투데이 (2016.09.02)