[파이낸셜뉴스] 한국표준과학연구원(KRISS)이 양자스핀팀이 세계 최초로 상온에서 스커미온을 제어하는 트랜지스터를 개발했다. 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체 '스커미온'은 실리콘 반도체를 사용한 D램 집적도의 1000배에 달하며, 사용하는 전력도 100분의 1만으로 데이터를 처리할 수 있다. 전자제품의 기본단위인 트랜지스터를 스커미온으로 만들어내 향후 차세대 반도체 및 양자기술에 활용될 것으로 보인다. 양승모 박사는 1일 "트랜지스터가 20세기 디지털 혁명을 견인했다면, 스커미온 트랜지스터는 21세기 스핀트로닉스 기술 혁명의 단서가 될 것"이라고 말했다. 연구진이 개발한 스커미온 트랜지스터는 자성체에서 나오는 스커미온의 이동을 전기적으로 제어하는 독자 기술을 바탕으로 해 일반 트랜지스터가 전류를 제어하듯이 스커미온을 흐르거나 멈추게 할 수 있다. 연구진은 산화알루미늄 절연체 내부의 수소를 활용해 자기이방성을 균일하게 제어하는 핵심기술을 개발, 이론상으로만 존재했던 스커미온 트랜지스터 소자를 세계 최초로 만들어냈다. 이는 2021년 표준과학연구원에서 개발한 스커미온의 생성·삭제·이동 기술에 이어 스커미온 소자 개발을 위한 또 다른 핵심 기반기술이다. 스커미온 트랜지스터는 기존 전자소자에 비해 소비전력·안정성·속도 측면에서 대폭 유리한 뉴로모픽 소자, 로직 소자 등 스커미온 기반 소자들의 개발을 앞당길 전망이다. 황찬용 양자기술연구소장은 "국내 대기업에서도 기존 실리콘 반도체의 한계 극복을 위해 스핀트로닉스를 이용한 차세대 반도체에 눈을 돌리고 있다"고 설명했다. 그러면서 "앞으로도 스커미온 관련 기반기술을 추가로 개발해, 차세대 반도체 소자 및 양자기술에 응용할 수 있는 수준으로 발전시킬 예정"이라고 말했다. 한편, 연구진은 이번 연구결과를 세계적 학술지인 '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 발표했다.   monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 인간의 두뇌 신경시스템 같은 컴퓨터를 만드는데 필요한 인공지능(AI) 반도체 부품의 핵심 기술을 개발했다. 이 부품을 이용하면 기존의 AI 컴퓨터 시스템을 가동했을 때보다 10배 이상의 전력을 절약할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST)은 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 IBM 박사 공동연구팀이 스커미온을 이용해 세계 최초로 뉴로모픽 컴퓨터 핵심 부품을 개발했다고 29일 밝혔다. 연구진은 향후 이 부품을 더 작고 여러개를 연결한다면 기존에 사용하는 PC의 중앙처리장치(CPU)와 메모리를 결합한 AI CPU를 만들 수 있을 것으로 전망하고 있다. KIST 송경미 박사는 "지금껏 이론으로만 제시됐던 스커미온 기반의 인공 시냅스 부품을 세계 최초로 만든 연구 결과"라고 설명했다. 이 원리는 스커미온을 전기적으로 제어해 이용한 것으로 뇌 신경세포인 뉴런에서 흥분과 자극을 전달하는 시냅스 속 전자스핀의 움직임을 모방한 것이다. 연구진이 이 인공 시냅스 재료를 이용해 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행한 결과 1만5000회 학습만으로도 90%의 높은 인식률을 얻었다. 기존 인공 시냅스 재료는 90% 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만번의 반복 학습이 필요했다. 연구진이 개발한 기술은 필요 전력이 10%에도 못미친다는 뜻이다. 송경미 박사는 "전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어해 신경전달물질의 양으로 시냅스를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다"고 말했다. 이번 연구결과는 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스' 온라인 판에 16일 게재됐다. 한편 스커미온은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자부품에 적용하기에 매우 유용하다. 더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 부품 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측했다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

삼성은 2016년도 미래기술육성사업 하반기 지원과제로 치매나 파킨슨병 맞춤 치료를 위한 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구 등을 포함해 기초과학, 소재기술, 정보통신기술(ICT) 분야의 연구과제 28개를 선정했다.29일 삼성에 따르면 우선 기초과학 분야에서는, 살아있는 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구(서울대 박혜윤 교수, 40세) 등 14개 과제가 선정됐다. 박혜윤 교수는 살아있는 동물의 뇌 세포 내에서 발현되는 'Arc mRNA'(초기발현 유전자 중 하나)를 실시간으로 영상화하는 기술을 개발하고, 이를 이용해 기억흔적의 변화 양상을 정량적으로 규명하는 연구를 진행 중이다. 이번 연구를 통해 기억 형성과 저장에 대한 기본적인 이해를 증진시킬 수 있으며, 치매나 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환의 진단과 맞춤치료에 큰 기여를 할 것으로 예상된다.소재기술 분야에서는, 차세대 초고집적 반도체 소재 기술인 상온 스핀 소용돌이(스커미온, Skyrmion)를 이용한 초고속 저전력 메모리 소재 연구(KIST 우성훈 박사, 27세)등 8건이 뽑혔다. 스커미온을 이용한 차세대 고집적 메모리 소재 연구는 기존에는 저온에서만 관찰 할 수 있었던 '스핀'의 소용돌이인 '스커미온'을 상온에서 발생.이동시킬 수 있는 새로운 자성소재를 개발해, 메모리를 10nm 이하로 구현하고자 하는 것이다. 초고속, 저전력 구동이 가능하고 구조가 간단하다는 스핀의 특성 상, 차세대 고집적 반도체 소재의 기반 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. ICT 분야에서는, 고성능 저전력 딥러닝 하드웨어 구현을 위한 근사적 메모리(Approximate Memory) 구조(서울대 이혁재 교수,51세) 등 6건이 선정됐다. 근사적 메모리 구조 연구는 데이터의 중요도 혹은 시스템의 상황에 적응해 일부 오류를 허용하는 근사적 메모리 구조를 개발하는 과제이다. 근사적 메모리 개발을 통해 딥러닝의 정확도를 유지하면서 실행시간과 소비 전력을 개선할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 또한, 메모리 산업의 부가가치 및 글로벌 경쟁력을 높이고, 자율주행 자동차와 자연어 처리 등 인공지능 산업 발전에도 큰 임팩트를 줄 수 있을 것으로 보인다. courage@fnnews.com 전용기 기자

삼성은 2016년도 미래기술육성사업 하반기 지원과제로 치매나 파킨슨병 맞춤 치료를 위한 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구 등을 포함해 기초과학, 소재기술, 정보통신기술(ICT) 분야의 연구과제 28개를 선정했다. 29일 삼성에 따르면 우선 기초과학 분야에서는, 살아있는 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구(서울대 박혜윤 교수, 40세) 등 14개 과제가 선정됐다. 박혜윤 교수는 살아있는 동물의 뇌 세포 내에서 발현되는 'Arc mRNA'(초기발현 유전자 중 하나)를 실시간으로 영상화하는 기술을 개발하고, 이를 이용해 기억흔적의 변화 양상을 정량적으로 규명하는 연구를 진행 중이다. 이번 연구를 통해 기억 형성과 저장에 대한 기본적인 이해를 증진시킬 수 있으며, 치매나 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환의 진단과 맞춤치료에 큰 기여를 할 것으로 예상된다. 소재기술 분야에서는, 차세대 초고집적 반도체 소재 기술인 상온 스핀 소용돌이(스커미온, Skyrmion)를 이용한 초고속 저전력 메모리 소재 연구(KIST 우성훈 박사, 27세)등 8건이 뽑혔다. 스커미온을 이용한 차세대 고집적 메모리 소재 연구는 기존에는 저온에서만 관찰 할 수 있었던 '스핀'의 소용돌이인 '스커미온'을 상온에서 발생·이동시킬 수 있는 새로운 자성소재를 개발해, 메모리를 10nm 이하로 구현하고자 하는 것이다. 초고속, 저전력 구동이 가능하고 구조가 간단하다는 스핀의 특성 상, 차세대 고집적 반도체 소재의 기반 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. ICT 분야에서는, 고성능 저전력 딥러닝 하드웨어 구현을 위한 근사적 메모리(Approximate Memory) 구조(서울대 이혁재 교수,51세) 등 6건이 선정됐다. 근사적 메모리 구조 연구는 데이터의 중요도 혹은 시스템의 상황에 적응해 일부 오류를 허용하는 근사적 메모리 구조를 개발하는 과제이다. 근사적 메모리 개발을 통해 딥러닝의 정확도를 유지하면서 실행시간과 소비 전력을 개선할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 또한, 메모리 산업의 부가가치 및 글로벌 경쟁력을 높이고, 자율주행 자동차와 자연어 처리 등 인공지능 산업 발전에도 큰 임팩트를 줄 수 있을 것으로 보인다. 삼성 미래기술육성사업은 △기초과학 △소재기술 △ICT 등의 연구분야에 2013년부터 10년 간 총 1조 5000억 원을 출연해 국가 미래기술 육성을 지원하는 프로그램이다. 삼성은 2013년 8월 프로그램 도입 이후 현재까지 총 272개 과제를 선정해 연구비를 지원했다. courage@fnnews.com 전용기 기자