KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발
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멤리스터 활용 뇌 신경전달물질 모방 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 차세대 저항 변화 소자인 멤리스터(Memristor)를 활용해 뇌 신경전달물질을 모방한 '시냅스 소자'를 개발했다고 25일 밝혔다. 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터는 전류 흐름에 따라 저항 세기가 변하는 전자소자로, 전력 공급이 끊겨도 직전에 통과한 전류 방향과 양을 기억한다.
기존 멤리스터는 저항 변화를 일으키는 전도성 필라멘트가 무질서하게 형성될 경우 신뢰성이 떨어져, 안정적인 대용량 시스템을 구축하는 데 제약이 따랐다.
연구팀은 저온에서 형성되는 다공성 구조(고체 내부·표면에 작은 빈틈을 많이 가진 상태)와 완충 층을 동시에 갖는 구조를 통해 안정적인 저항 변화 소자인 시냅스 소자를 만들었다. 이 구조는 저온 공정이 가능해 기존 실리콘으로 된 상보형 산화 금속 반도체(CMOS)에 집적할 수 있다.
이를 통해 집적도가 높은 대용량 로직·인공신경망 컴퓨팅 시스템도 제작할 수 있다.
최신현 교수는 "기존 소자보다 6배 이상 신뢰성을 개선했다"며 "차세대 소자를 기반으로 실제 뇌를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리에 적합한 플랫폼을 구축하는 데 기여할 것"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지인 '사이언스 어드밴시스' 1월호에 실렸다.
/연합뉴스
기존 멤리스터는 저항 변화를 일으키는 전도성 필라멘트가 무질서하게 형성될 경우 신뢰성이 떨어져, 안정적인 대용량 시스템을 구축하는 데 제약이 따랐다.
연구팀은 저온에서 형성되는 다공성 구조(고체 내부·표면에 작은 빈틈을 많이 가진 상태)와 완충 층을 동시에 갖는 구조를 통해 안정적인 저항 변화 소자인 시냅스 소자를 만들었다. 이 구조는 저온 공정이 가능해 기존 실리콘으로 된 상보형 산화 금속 반도체(CMOS)에 집적할 수 있다.
이를 통해 집적도가 높은 대용량 로직·인공신경망 컴퓨팅 시스템도 제작할 수 있다.
최신현 교수는 "기존 소자보다 6배 이상 신뢰성을 개선했다"며 "차세대 소자를 기반으로 실제 뇌를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리에 적합한 플랫폼을 구축하는 데 기여할 것"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지인 '사이언스 어드밴시스' 1월호에 실렸다.
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