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KAIST 연구진, 뉴로모픽 칩 시냅스 구현

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2019년 02월 10일 10:37 프린트하기

(a) 플라스틱 기판 위에 제작된 유연 멤리스터 시냅스 소자 모식도. (b) 유연 멤리스터 시냅스 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지. KAIST 제공.
(a) 플라스틱 기판 위에 제작된 유연 멤리스터 시냅스 소자 모식도. (b) 유연 멤리스터 시냅스 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지. KAIST 제공.

국내 연구진이 인간 뇌의 메커니즘을 모사하는 차세대 반도체인 뉴로모픽 칩에서 뇌의 뉴런을 연결하는 ‘시냅스’를 구현하는 데 성공했다. 

 

KAIST는 최성율 전기및전자공학부 교수 연구진이 ‘멤리스터(Memristor)’ 소자의 구동 방식을 아날로그 형태로 바꿔 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용할 수 있는 기술을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 기술을 통해 기존 디지털 비휘발성 메모리로만 사용되던 멤리스터를 아날로그 형태로 활용함으로써 인간 뇌를 모사한 인공지능(AI) 컴퓨터 칩인 뉴로모픽 칩의 상용화에 기여할 것으로 기대된다. 

 

이번 연구는 장병철 박사(현재 삼성전자 연구원), 김성규 미국 노스웨스턴대 박사, 양상윤 KAIST 연구교수가 1저자로 참여하고 미국 노스웨스턴대학, 임성갑 KAIST 교수가 공동으로 수행했다. 연구결과는 나노과학 분야 국제학술지 ‘나노레터스(Nano Letters)’에 게재됐다. 

 

인간 뇌를 닮은 반도체로 알려진 뉴로모픽 칩은 기존 반도체보다 저전력으로 구동된다. 데이터 처리 과정을 통합할 수 있어 차세대 반도체로 주목받고 있다. 멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어로 메모리와 프로세스가 통합된 기능을 수행한다. 뉴로모픽 칩 내부에 물리적 인공신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 것으로 알려져 있다. 

 

뉴로모픽 칩의 물리적 인공신경망은 뉴런 회로와 이들의 연결부인 시냅스 소자로 구성된다. 뉴로모픽 칩이 AI 연산을 수행할 때 각 시냅스 소자에서는 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 전도도 가중치가 아날로그 데이터로 저장 및 갱신돼야 한다. 

 

하지만 기존 멤리스터들은 대부분 비휘발성 메모리 구현에 적합 디지털 특성이 있어 아날로그 방식을 구동하는 데 한계가 있었다. 결국 이로 인해 시냅스 소자로 응용하기 어려웠던 것이다. 

최 교수 연구팀은 플라스틱 기판 위에 고분자 소재 기반의 멤리스터를 제작하면서 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트 크기를 금속 원자 수준으로 얇게 조절하면 멤리스터가 디지털에서 아날로그 방식으로 구동된다는 사실을 알아냈다. 

 

연구팀은 이 현상을 이용해 멤리스터의 전도도 가중치를 연속적, 선형적으로 갱신할 수 있고 구부림 등의 기계적 변형 상태에서도 정상 동작하는 유연 멤리스터 시냅스 소자를 구현했다.

연구팀은 이렇게 만든 유연 멤리스터 시냅스로 구성된 인공신경망의 성능을 테스트했다. 그 결과 학습을 통해 사람의 얼굴을 효과적으로 인식해 분류할 수 있고 손상된 얼굴 이미지도 인식할 수 있음을 확인했다. 얼굴, 숫자, 사물 등을 효율적으로 인식할 수 있는 뉴로모픽 칩 개발 가능성을 제시했다.

 

최 교수는 “멤리스터 소자의 구동 방식이 디지털에서 아날로그로 변화되는 주요 원리를 밝힘으로써 다양한 멤리스터 소자들을 디지털 메모리 또는 시냅스 소자로 응용할 수 있는 길을 열었다”라며 “고성능 뉴로모픽 칩 개발의 가속화에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

 

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