영남대학교 신소재공학부 김민재 교수 연구팀이 사람의 뇌처럼 정보의 저장과 계산을 동시에 수행할 수 있는 차세대 인공지능 뉴로모픽 전자 소자 개발에 성공했다고 밝혔습니다.

김 교수 연구팀이 개발한 초소형 전자 소자는 '멤리스터'로 불리는 소자로서, 멤리스터는 인가된 전압에 따라 저항값이 변화하는 특성을 갖는 소재로, 정보를 기억하는 동시에 연산 기능도 수행할 수 있어 차세대 인공지능 기술의 핵심 부품으로 꼽힙니다.

멤리스터 소자는 의도치 않게 흐르는 누설 전류로 인해 정보 저장과 연산의 정확도에 한계가 있어, 이를 보완하기 위해 일반적으로 트랜지스터나 셀렉터 같은 별도의 소자가 필요한데, 김 교수 연구팀은 전류 흐름을 스스로 제어할 수 있는 자가 정류 특성의 멤리스터 소자를 개발했습니다.

이 소자는 외부 회로나 보조 소자 없이도 누설 전류를 효과적으로 억제할 수 있어, 트랜지스터나 셀렉터가 필요 없는 단일 소자 구조로도 고집적 멤리스터의 안정적인 동작을 구현할 수 있습니다.

이번에 개발된 멤리스터는 32 32 크기의 대규모 크로스바 어레이 배열에서도 누설 전류 없이 안정적으로 작동하며, 멀티 레벨 저항값을 정밀하게 제어할 수 있어 숫자 및 의류 이미지 분류와 같은 인공지능 학습에서 높은 정확도와 에너지 효율을 동시에 구현했습니다.

기존 컴퓨터는 기억장치와 연산장치가 분리되어 있어 많은 전력과 시간이 소모되지만, 이번에 개발된 소자는 이 두 기능을 하나에 통합해 속도와 에너지 효율을 모두 확보할 수 있으며, 단순한 디지털 방식의 스위칭을 넘어, 아날로그 방식의 여러 단계 저항 상태를 구현할 수 있어 동일 공간 내 정보 저장 밀도를 획기적으로 향상 수 있습니다.

김민재 교수는 "사람의 뇌처럼 정보를 받아들이고 반응하는 전자 소자를 구현함으로써, 의료용 AI, 감각 모사 로봇, 뇌 기능을 모방한 컴퓨터 등 다양한 분야에 폭넓게 적용할 수 있는 차세대 인공지능 시스템의 기반 기술을 마련했다"라고 밝혔습니다.

이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제 저명 학술지 Advanced Functional Materials 2025년 5월 24일 자에 게재됐습니다.

제1 저자는 연세대학교 김동은 박사과정생이며, 교신 저자는 영남대학교 김민재 교수, 경희대학교 이홍섭 교수, 연세대학교 박형호 교수입니다.

연구팀은 향후 128×64 크기의 더 큰 멤리스터 크로스바 어레이 배열을 제작해 실용적인 인공지능 시스템으로의 응용 가능성을 높이는 한편, 유연한 기판 위에 제작 가능한 기술로도 확장할 계획이며, 소재 설계를 다양화해 인간의 뇌신경 기능을 정밀하게 모사할 수 있는 지능형 반도체 기술로 진화시킬 예정입니다.