광주과학기술원 기전공학부 이병근 교수 광주과학기술원 기전공학부 추명래 박사과정 연구팀이 구현한 뉴로모픽 시스템의 구성도. (A)는 인공눈 역할을 하는 CMOS 이미지 센서. (B)-CMOS 뉴런과 (C)-멤리스터는 하나의 인공신경망으로 (A)에서 촬영된 영상 패턴을 학습해 기억한다. (D)는 (A)-(B)-(C)를 하나의 시스템으로 구현한 인쇄 회로 기판이다. (A)와 (B)는 CMOS 공정을 통해 하나의 칩으로 제작했다. 그림2-A는 인공눈 역할을 하는 CMOS 이미지 센서에 의해 촬영된 이미지다. 그림2-B 2-A는 신호처리 과정을 거쳐 그림 2-B와 같은 5×6 픽셀의 이미지로 변환된다. 변환된 이미지는 개발된 인공신경망의 입력정보로 사용된다. 인공지능이 인체를 모방하는 기술은 어디까지 가능할까? 지스트(GIST·광주과학기술원) 연구진이 차세대 메모리소자인 '멤리스터' 응용해 인간의 시각신경을 모방한 인공 신경망을 최초로 구현하는데 성공했다고 15일 밝혔다. 멤리스터는 메모리 기능이 있는 새로운 소자로, 트랜지스터보다 적은 개수만으로 메모리시스템을 구축할 수 있으며 데이터 처리가 빠르다는 장점이 있다. 이런 특징 때문에 멤리스터는 인간의 신경세포 사이의 접합 부분인 시냅스를 대체할수 있는 소자로 주목받고 있다. 기전공학부 이병근 교수(교신저자·미래전자연구센터)와 추명래 박사과정생(제1저자)은 멤리스터를 활용해 학습능력을 지닌 뉴로모픽 화상(畵像) 인식 시스템을 개발했다. 연구팀은 먼저 사람의 '눈'에 해당하는 CMOS 이미지 센서, 저장된 패턴과 입력된 시각정보를 비교하는 CMOS 뉴런, 패턴을 저장하는 멤리스터를 이용해 정보를 처리하고 기억하는 인공신경망을 제작했다. CMOS는 (씨모스·상보성 금속 산화막 반도체)는 전력 소비가 적은 트랜지스터 공정으로, 현재 대부분의 대규모 집적 회로는 CMOS 공정을 이용해 제작되고 있다. CMOS 이미지 센서가 480×320 픽셀 크기의 이미지를 촬영하면 신호처리 과정을 거쳐 5×6 픽셀의 이미지로 변환되고, 변환된 이미지는 인공신경망에서의 학습과정을 거쳐 멤리스터에서 기억된다. 이렇게 학습된 숫자 패턴은 테스트 과정에서 들어오는 입력 신호를 학습된 패턴과 비교해 어떠한 숫자 패턴인지 인식하게 된다.bbrex@fnnews.com 김혜민 기자

<사진은 정과부 화상> 국내 연구진이 차세대 기억소자와 회로에 응용될 것으로 기대되는 ‘멤리스터’를 세계에서 처음으로 나노 입자로 구현했다. 연세대 천진우 교수(46)와 이화여대 김태희 교수(43), 고려대 이경진 교수(38)팀은 27일 이같은 신기술을 공개했다. 기억장치(memory)와 저항장치(resistor)의 합성어인 멤리스터(memristor)는 전하의 양을 기억하고, 기억된 전하량에 따라 저항이 변화하는 특성을 가지고 있어 컴퓨터 시스템 메모리 등에 적용될 경우 에너지 소모 및 부팅시간을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대되고 있다. 또 전류가 닫힌 상태에서도 일련의 사건을 기억하고 저장하는 능력이 있어 새로운 논리회로 구성을 가능케하는 신개념 소자로 잠재력을 인정받고 있다. 하지만 실제 구현을 위한 동작특성 원리의 실험적 규명 등이 아직 미진한 상태였다. 최근 미국 휴렛 패커드사 연구진은 RRAM 형태의 멤리스터 박막 소자를 만들어 네이처지에 발표해 주목을 끈 바 있다. 개발된 기술은 고가의 복잡한 나노소자공정을 요구하는 기존의 박막(thin film) 소자기술을 사용하지 않고 나노입자를 펠렛 형태로 만들어 멤리스터를 간단하게 만들 수 있는 가능성을 보였다. 천진우 교수는 “멤리스터는 아직 밝혀지지 않은 것이 많고 실용화을 위해 더 많은 연구가 필요한 분야”라면서 “대량생산이 가능한 나노입자의 제작 방법을 통해 차세대 소자로 다양하게 응용할 수 있는 가능성을 열었다는 점에 의미가 있다”고 말했다. 이 연구에서 나노입자 합성 및 특성분석은 천진우 교수가, 나노소자 특성 규명은 김태희 교수가 수행했으며 추가적인 이론적 고찰은 이경진 교수가 진행했다. 연구결과는 ‘나노레터스’ 최근호에 게재됐다./economist@fnnews.com이재원기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 김경민 교수팀이 곤충의 시신경계를 모방해 사물을 찾아내고 동작을 인식할 수 있는 신개념 '지능형 센서' 반도체를 개발했다. 이 부품을 이용한 사물인식 기술은 지금까지 나와있는 다른 기술보다 92.9%의 에너지 소비를 줄일 수 있으며, 사물의 움직임을 15% 더 정확하게 알아냈다. 이 기술은 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 보인다. 19일 KAIST에 따르면, 연구진은 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 멤리스터라는 부품을 융합해 만들었다. 이 부품은 곤충의 시신경 내에서 시각 정보를 해석하고 연산을 수행하는 기능을 모방한 것이다. 김경민 교수는 "곤충은 매우 간단한 시각 지능을 활용해 놀랍도록 민첩하게 물체의 동작을 인지한다"며 "이같은 곤충 신경의 기능을 멤리스터 소자를 활용해 이를 구현할 수 있었다는 점에서 의의가 있다"고 말했다. 그러면서 "최근 AI가 탑재된 휴대폰과 같이 에지형 AI 소자의 중요성이 매우 커지고 있는데, 이 연구는 동작 인식을 위한 효율적인 비전 시스템 구현에 기여할 수 있다"고 덧붙였다. 최근 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 인공지능(AI)을 활용해 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 하지만 기존 비전 시스템은 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘으로 물체와 그 동작을 인식하는 것이 일반적이다. 이는 상당한 양의 데이터 트래픽과 높은 전력 소모가 필요해 모바일 또는 사물인터넷 장치에 적용되기 어렵다. 또한, 곤충은 '기본 동작 감지기(EMD)'라는 시신경 회로를 통해 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 그 동작을 인식하는데 탁월한 능력을 보인다. 이를 구현하는 데 있어 기존 실리콘 집적회로(CMOS) 기술에서는 복잡한 회로가 요구되기 때문에, 실제 소자로 제작하기 어려운 한계가 있었다. 연구진은 다양한 기능의 멤리스터 소자들을 집적해 고효율·초고속 동작 인식이 가능한 지능형 동작인식 소자를 개발했다. 동작인식 소자는 자체 개발한 두 종류의 멤리스터 소자와 저항 만으로 구성된 단순한 구조를 가지고 있다. 두 종류의 서로 다른 멤리스터는 각각 신호 지연 기능과 신호 통합 및 발화 기능을 수행하며, 이를 통해 곤충의 시신경을 직접 모사하여 사물의 움직임을 판단할 수 있음을 확인했다. 연구진은 개발된 동작인식 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계했다. 여기에 개발한 동작인식 소자를 적용했다. 그 결과, 기존 기술 대비 92.9% 에너지를 덜 사용하면서도 더 정확히 사물의 움직임을 예측해냈다. 한편, 이번 연구는 송한찬·이민구 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)'에 발표됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 정부가 인공지능(AI) 반도체를 국가 전략기술로 지정한 가운데 그동안의 한국과학기술원(KAIST) 인력양성 활동과 연구성과가 주목을 받고 있다. KAIST는 삼성전자와 네이버 등 기업들과의 협력을 통해 전문인력 양성에도 노력을 기울이고 있다. 또 세계 최고 권위 학회인 국제반도체회로학회(ISSCC)에서 17년간 세계 대학중 1위 자리를 지키고 있다. 이와함께 AI 분야에서도 2020년 논문수 기준 세계 6위, 아시아 1위 기록하고 있다. 과학기술정보통신부 이종호 장관은 지난 6월 27일 KAIST에서 2029년까지 1조4000억원을 투입하는 'AI 반도체 산업 성장 지원대책'을 발표한 바 있다. ■한국 반도체 산업 생태계 구심점 KAIST는 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 한 것으로 평가받고 있다. KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 AI 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야의 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 4일 KAIST에 따르면, 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%가 KAIST 출신이다. 또 박사 출신 중견·벤처기업 CEO의 20%를 배출했다. 1990년 국내 최초로 AI연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 AI와 반도체 연구를 융합해 ITRC AI반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 AI를 다양한 분야에 접목하는 'AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다. 또한 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와도 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다. ■17년간 세계대학 1위 KAIST는 빈도체와 인공지능 분야에서 단순 인력양성 뿐만아니라 최상급 연구 역량까지 지니고 있다. KAIST는 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회인 ISSCC에서 지난 17년 동안 채택 논문수 1위를 차지했다. 세계적인 메사추세츠 공과대학(MIT)과 스탠퍼드대를 제치고 정상을 유지했다는 것은 주목할 만한 일이다. 또한 이 학회는 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 '반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배다. 국내에서는 삼성에 이어 종합 2위 다. 또한 ISSCC와 쌍벽을 이루는 초고밀도집적회로학회에서도 2022년 전 세계대학 중 1위를 기록했다. ■반도체 연구 수준도 최고 KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 '스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 '폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다. 이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다. ■AI분야 논문도 세계 6위 AI 분야에서도 비약적으로 성장했다. KAIST는 AI 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 2020년 세계 6위, 아시아 1위를 기록했다. KAIST 순위는 2012년부터 꾸준히 상승해 8년 만에 무려 31계단 뛰어올라 37위에서 6위다. KAIST는 2021년 AI 분야 톱 학회 11개곳에서 129편의 논문을 발표했다. 이는 한국 논문 중 약 40%에 해당한다. 그결과, 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다. KAIST의 AI 연구는 내용 면에서도 산업 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수팀은 모바일기기에서 AI 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. AI을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 '에지 네트워크'가 사용된다. 이는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 AI의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다. 지난 6월에는 전산학부 김민수 교수팀이 초대규모 AI 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 반도체와 AI가 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. AI 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 AI 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 '프로세싱-인-메모리(PIM)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 '램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

【파이낸셜뉴스 인천=한갑수 기자】 인하대학교는 과학기술정보통신부 주관 2021년도 ‘대학ICT연구센터(ITRC)’ 인공지능(AI) 반도체 분야 과제 수행대학으로 선정됐다고 2일 밝혔다. 대학ICT연구센터는 대학의 유망 정보통신기술 분야 연구센터를 선정해 정보통신기술(ICT) 분야 석·박사급 고급 연구인재를 양성하는 사업이다. 올해는 인공지능반도체, 차세대통신, 사물인터넷 등 ICT 산업현장의 인력 수요가 높은 유망 기술 분야와 디지털콘텐츠, 블록체인 등 국내 기술 수준 향상이 시급한 분야를 중심으로 8개 과제를 선정했다. 인하대는 주관기관으로 성균관대, 포항공과대, 대구대, 울산과학기술원(UNIST) 등 참여대학 4곳과 인공지능 시스템반도체 연구센터(AI-SoC 연구센터)를 설립한다. 2028년 말까지 총 71억8000만원을 지원받고 AI시스템반도체 및 응용기술을 개발하고 석박사급 전문인력을 양성한다. 이 컨소시엄에는 공동연구개발기관인 ㈜네오와인과 컨소시엄 참여기업인 ㈜오픈엣지, 실리콘웍스, 알파솔루션즈, 아이닉스 등 협력기업 10개 회사가 참여한다. 센터는 고성능 저전력 센서-DNN-메모리의 유기적 결합 시스템 연구, 멤리스터 어레이 기반 초저전력 뉴로모픽 회로 및 시스템 연구, 인공지능 컴퓨팅 플랫폼을 위한 고속 인터페이스 회로 및 시스템 연구, 인공지능 반도체를 활용한 스마트모빌리티 AI-응용 플랫폼 및 응용기술 연구 등을 수행할 계획이다. 총괄책임자인 이한호 인하대 교수는 “대학 내 우수 연구진을 결집해 창의적이고 혁신적인 산학연 연구협력모델을 구축하고 인공지능 시스템반도체 전문인력을 양성하는 중추적 역할을 수행하겠다”고 말했다. kapsoo@fnnews.com 한갑수 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성미래기술육성사업이 지원하는 연구 과제가 최상위 국제학술지인 '사이언스 어드밴시스'와 '어드밴스드 머티리얼스'에 게재되며 성과를 인정받았다. 20일 삼성에 따르면 양희준 카이스트(KAIST) 물리학과 교수 연구팀은 멤리스터 소자를 기반으로 뇌의 기능을 모방해 글자를 인식할 수 있는 인공지능(AI) 센서를 개발했다. 연구 결과를 담은 '2차원 멤리스터에 기반한 언어 학습용 센서 내 축적 컴퓨팅'이란 제목의 논문은 뇌의 정보 처리 과정을 모방하는 뉴로모픽 기술에 새로운 방향을 제시한 성과를 인정받아 지난 14일(미국 현지시간) 사이언스 어드밴시스에 게재됐다. 연구팀은 멤리스터 소자를 활용해 뉴로모픽 기술을 구현할 수 있는 AI 센서를 연구했다. 연구팀은 여러 글자가 섞여있는 복잡한 환경에서 이 소자를 적용한 AI 센서를 한글 인식에 활용해 유용성을 검증했다. 그 결과 '가자', '사자' 등 간단한 한글을 91% 수준으로 인식하는 데 성공했다. 양 교수는 "이번 연구는 황화주석 기반 멤리스터 소자의 뉴로모픽 적용 가능성을 확인했다는 데 의미가 있다"며 "향후 5년 안에 초저전력, 초고집적 AI 소자를 구동할 수 있도록 관련 소재, 부품 기술 연구에 주력할 계획"이라고 말했다. 또 김종호 한양대학교 에리카(ERICA) 캠퍼스 재료화학공학과 교수 연구팀은 세균성 감염병을 신속하게 진단하고 치료할 수 있는 새로운 인공항체 기술을 개발했다. 이번 연구 결과를 담은 논문은 새로운 나노 인공항체 합성법과 진단·치료 기술에 대한 원천 연구로 인정받아 '다가 나노시트 인공항체를 이용한 선택적 세균 감지와 불활성화'란 제목으로 지난달 23일(독일 현지시간) 어드밴스드 머티리얼스에 게재됐다. 연구팀은 페로브스카이트를 적용한 금속 화합물 나노 시트에 펩타이드를 부착시켜 인공 항체를 합성했고, 식중독의 원인인 대장균·살모넬라·포도상구균 등을 대상으로 실험했다. 혈액, 소변 등에 포함된 세균을 검출하기 위해 현재 12시간 이상이 필요한 반면 이번에 개발한 인공 항체를 이용하면 세균 검출과 소멸 시간을 1시간 이내로 줄일 수 있다. 연구팀이 합성한 인공 항체는 3일 이내에 합성할 수 있고 실온에서도 안정한 장점이 있다. 김 교수는 "이번 연구에 적용한 식중독 원인균 이외의 보다 다양한 종류의 감염병을 진단하고 치료에 도움을 주기 위한 연구를 지속할 예정"이라고 전했다. 삼성미래기술육성사업은 우리나라의 미래를 책임지는 과학 기술 육성을 목표로 2013년부터 1조5000억원을 출연해 시행하고 있는 연구 지원 공익 사업이다. 삼성미래기술육성사업은 지금까지 670개 과제에 8708억원을 지원했다. 국제학술지에 총 2127건의 논문이 게재됐고, 이 중 네이처(7건), 사이언스(8건), 셀(1건) 등을 포함해 최상위 국제 학술지에 소개된 논문도 186건에 달한다. km@fnnews.com 김경민 기자

국내 최고 권위를 인정받는 학술단체 대한전자공학회(임혜숙 회장·이화여대)가 주관하고 해동과학문화재단이 후원하는 제30회 해동학술상 수상자로 김선욱 고려대 교수(사진)가 선정됐다. 해동기술상 수상자는 경계현 삼성전기 대표이사, 해동젊은공학인상으로 학계에서는 최신현 KAIST 교수, 산업계에서는 송민협 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원이 각각 선정됐다. 김선욱 교수는 소프트웨어에서 하드웨어까지 폭넓은 시스템 구성요소들의 이해를 바탕으로 시스템 설계 시 계층 간의 상호작용을 고려한 가장 적합한 해결방법을 제시해 구현을 용이하게 하고 성능을 극대화, 산업체의 애로 기술을 지속적으로 지원함으로써 산학협력의 좋은 모델을 제시했다고 평가됐다. 경계현 사장은 삼성전자에 재직하면서 D램, 플래시, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 핵심 메모리 제품 개발을 진두지휘하면서 세계 1등 반도체 신화에 기여한 것으로 평가받았다. 최신현 교수는 차세대 메모리로 각광받고 있는 멤리스터 소자의 안정적 작동과 이를 이용한 정확도 높은 인공신경망 학습을 구현했으며, 송민협 선임연구원은 광 주파수 빗 분야에서 기술의 속도와 용량을 한계를 극복해 세계적인 기술력을 확보하는 데 기여한 점 등이 높이 평가돼 수상자로 선정됐다. cafe9@fnnews.com 이구순 기자

국내 최고 권위를 인정받는 학술단체 대한전자공학회(임혜숙 회장, 이화여대)가 주관하고 해동과학문화재단이 후원하는 제30회 해동학술상 수상자로 김선욱 고려대학교 교수가 선정됐다. 해동기술상 수상자는 경계현 삼성전기 대표이사, 해동젊은공학인상으로 학계에서는 최신현 KAIST 교수, 산업계에서는 송민협 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원이 각각 선정됐다.   김선욱 교수는 소프트웨어에서 하드웨어까지 폭넓은 시스템 구성 요소들의 이해를 바탕으로 시스템 설계 시 계층 간의 상호작용을 고려한 가장 적합한 해결 방법을 제시해 구현을 용이하게 하고 성능을 극대화하여 산업체의 애로 기술을 지속적으로 지원함으로써 산학협력의 좋은 모델을 제시했다고 평가됐다.   경계현 사장은 삼성전자에 재직하면서 DRAM, Flash, SSD 등 핵심 메모리 제품 개발을 진두지휘 하면서 세계 1등 반도체 신화에 기여했고, 삼성전기에서는 기술리더십을 바탕으로 지속적인 혁신제품 개발을 통해 우리나라 전자부품 산업을 세계최고 수준으로 발전시키는데 기여한 것으로 평가받았다.  최신현 교수는 차세대 메모리로 각광받고 있는 멤리스터 소자의 안정적 작동과 이를 이용한 정확도 높은 인공신경망 학습을 구현하였으며, 송민협 선임연구원은 광 주파수 빗 분야에서 기술의 속도와 용량을 한계를 극복하여 세계적인 기술력을 확보하는 데 기여한 점 등이 높이 평가되여 수상자로 선정됐다.  cafe9@fnnews.com 이구순 기자

한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 멤리스터(Memristor) 소자의 구동 방식을 아날로그 형태로 변화해 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 기존의 디지털 비휘발성 메모리로만 이용되던 멤리스터를 아날로그 형태로 활용함으로써 인간의 뇌를 모사한 인공지능 컴퓨팅 칩인 뉴로모픽 칩의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 장병철 박사(현 삼성전자 연구원), 김성규 박사(현 노스웨스턴대학), 양상윤 연구교수가 공동 1 저자로 참여하고 美 노스웨스턴 대학, KAIST 임성갑 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스 (Nano Letters)’ 1월 4일 온라인판에 게재됐다. 사람 뇌를 닮은 반도체로 알려진 뉴로모픽 칩은 기존의 반도체 칩이 갖는 전력확보 문제를 해결할 수 있고, 데이터 처리 과정을 통합할 수 있어 차세대 기술로 주목받고 있다. 멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어로, 메모리와 프로세스가 통합된 기능을 수행할 수 있다. 특히 뉴로모픽 칩 내부에 물리적 인공신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 크로스바 어레이(crossbar array) 제작에 최적인 소자로 알려져 있다. 물리적 인공신경망은 뉴런 회로와 이들의 연결부인 시냅스 소자로 구성되는데 뉴로모픽 칩 기반의 인공지능 연산을 수행할 때 각 시냅스 소자에서는 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 전도도 가중치가 아날로그 데이터로 저장 및 갱신돼야 한다. 그러나 기존 멤리스터들은 대부분 비휘발성 메모리 구현에 적합한 디지털의 특성을 가져 아날로그 방식의 구동에 한계가 있었고, 이로 인해 시냅스 소자로 응용하기 어려웠다. 최 교수 연구팀은 플라스틱 기판 위에 고분자 소재 기반의 유연 멤리스터를 제작하면서, 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트 크기를 금속 원자 수준으로 얇게 조절하면 멤리스터의 동작이 디지털에서 아날로그 방식으로 변화하는 것을 발견했다. 연구팀은 이러한 현상을 이용해 멤리스터의 전도도 가중치를 연속적, 선형적으로 갱신할 수 있고 구부림 등의 기계적 변형 상태에서도 정상 동작하는 유연 멤리스터 시냅스 소자를 구현했다. 유연 멤리스터 시냅스로 구성된 인공신경망은 학습을 통해 사람의 얼굴을 효과적으로 인식해 분류할 수 있고 손상된 얼굴 이미지도 인식할 수 있음을 확인했다. 이를 통해 얼굴, 숫자, 사물 등의 인식을 효율적으로 수행할 수 있는 유연 뉴로모픽 칩 개발의 가능성을 확보했다. 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. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 글로벌프론티어사업 중 (재)나노기판소프트일렉트로닉스 연구단의 지원을 받아 수행됐다. seokjang@fnnews.com 조석장 기자

하이닉스반도체는 휴렛팩커드(HP)와 차세대 메모리 제품인 Re램(저항변화 메모리) 상용화를 위한 공동개발 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. Re램은 낸드플래시의 속도와 대용량화의 한계를 모두 극복할 수 있을 뿐만 아니라 효율적인 차세대 메모리로 평가받고 있다. 이번 계약은 Re램 구현 방법 중 하나인 HP의 '멤리스터' 기술력과 하이닉스의 메모리 반도체 기술경쟁력을 기반으로 이루어진 협력이다. 이에 따라 하이닉스는 Re램에 대한 상용화 기술력을 확보하게 됐다. 메모리와 저항의 합성어인 멤리스터 기술은 차세대 메모리인 Re램을 구현하는 방법 중 하나로 HP가 자체 개발했다. 멤리스터 기술을 적용한 Re램은 낸드플래시보다 쓰기 속도가 100배 이상 빠르고 더 많은 정보 저장이 가능하다. 주로 디지털 카메라와 MP3플레이어, 개인휴대단말기(PDA), 메모리 스틱 등에 적용될 수 있다. 스탠 윌리엄스 HP 연구소 소장은 "이번 공동개발을 통해 HP의 혁신적인 기술이 선두 메모리 회사인 하이닉스를 통해 세계 시장에 대량으로 공급될 수 있을 것으로 기대된다"고 전했다. 하이닉스 최고기술책임자(CTO)인 박성욱 부사장은 "HP와의 Re램 공동개발로 현재 개발 중인 P램, STT-M램과 더불어 차세대 메모리 분야에서도 경쟁력을 더욱 강화할 것"이라며 "향후 시장 변화와 고객 요구에 능동적으로 대응해 미래지향적 사업 역량을 지속적으로 확충할 것"이라고 말했다. /coddy@fnnews.com예병정기자