KAIST, 인간 뇌 모방한뉴로모픽 반도체 개발...뉴런·시냅스 기능 동시 수행도 가능

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초저전력으로 AI기술 구현하며
뉴런·시냅스 기능 동시 수행 입증
글자·얼굴 이미지 인식 등 가능
집적도 3500배↑…상용화 앞당겨

한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 최양규·최성율 전기 및 전자공학부 교수팀이 인간 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다.

뉴로모픽 하드웨어(HW)는 인간 뇌가 복잡한 기능을 수행하지만 소비 에너지는 20와트(W) 인 것에 착안, 이를 모방한 것이다. 인공지능(AI) 기능을 초저전력으로 구현한다.

뉴로모픽 HW를 구현하려면 뇌와 동일하게 뉴런과 뉴런들 사이 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만 아날로그 회로 기반 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지해 집적도에 한계가 있다.

다양한 소재와 구조가 제안됐지만 대부분 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 없어 상용화와 양산이 어려웠다.

상용화된 CMOS 공정으로 제작된 단일 트랜지스터 기반 뉴런과 시냅스.
<상용화된 CMOS 공정으로 제작된 단일 트랜지스터 기반 뉴런과 시냅스.>

연구팀은 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작 가능한 단일 트랜지스터를 이용, 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 8인치 웨이퍼에 동시 집적해 뉴로모픽 반도체를 제작했다.

뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되는 메모리, 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조다. 연구팀은 메모리 기능과 논리 연산을 수행하고 새로운 뉴로모픽 동작이 가능함을 실험적으로 보여 줬다.

또 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작 원리를 적용, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 제작했다. 마치 동전 앞·뒷면이 동시에 있는 것처럼 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 수행하는 '야누스 구조'로 구현 가능함을 세계 최초로 입증했다.

집적도도 높다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 2만1000단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6단위 이하다. 집적도가 약 3500배 이상 높다. 뉴로모픽 HW 시스템 상용화 가능성을 획기적으로 높였다.

개발된 뉴로모픽 반도체를기반으로 한 얼굴 이미지 인식
<개발된 뉴로모픽 반도체를기반으로 한 얼굴 이미지 인식>

연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체로 증폭 이득 조절, 동시성 판단 등 뇌 기능을 일부 모방했고 글자와 얼굴 이미지 인식이 가능함을 보였다.

한준규 박사과정은 “상보성 금속 산화막 반도체(CMOS) 기반 단일 트랜지스터로 뉴런과 시냅스 동작이 가능함을 보였다”며 “뉴런, 시냅스, 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼에 집적해 집적도도 개선했고 HW 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것”이라고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com