우리 학교 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀은 다공성 구조를 갖는 차세대 저항 변화 소자(이하 멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(이하 시냅스 소자)를 개발했다고 지난 1월 25일 밝혔다. 

데이터 폭증에 대응하는 차세대 메모리, 멤리스터 

 인공지능은 2010년대 중반 이후부터 엄청난 발전을 이루어 왔지만, 이를 실생활에서 효율적으로 이용하기 위해선 해결해야 할 문제가 있다. 인공지능은 빅데이터를 처리하는 것을 기본으로 하고 있고 많은 인공 뉴런과 가중치를 저장할 수 있는 시냅스 층을 기반으로 한다. 하지만 지금의 인공지능 기술 구현을 위한 하드웨어는 연산이 이루어지는 장소(CPU)와 정보를 기억하고 있는 장소(메모리)가 분리된 폰-노이만 컴퓨터 구조를 기반으로 구현된다. 이러한 폰-노이만 구조에선 가중치 값을 계산하고 저장하는 과정에서 데이터 이동으로 인한 엄청난 양의 에너지가 소모된다. 또한, 폰-노이만 구조의 컴퓨터는 프로세서와 메모리 간의 처리 속도 차이가 매우 크다는 문제도 있다.

 현재 다양한 분야에서 인공지능에 사용되는 폰-노이만 구조의 한계를 풀기 위해 연구를 진행하고 있다. 연구팀은 멤리스터를 활용해 새로운 소자를 개발하여 인공지능 하드웨어를 구축하는 연구를 진행했다. 멤리스터 소자는 하나의 메모리 소자가 다양한 아날로그 값을 저장할 수 있으며, 인공 시냅스로 사용하기 적합하기에, 큰 관심을 끌고 있다. 

멤리스터의 신뢰성 구축을 통한 소자 개발

 가장 많이 쓰이는 방식의 멤리스터는 기본적으로 이온의 움직임을 기반으로 하고 있다. 두 개의 전극 내부에 무작위의 구조로 형성된 전도성 필라멘트가 두 전극을 연결하면 저항값이 낮아지고, 반대로 두 전극을 연결하지 못하면 저항값이 높아진다. 이러한 전도성 필라멘트는 이온의 움직임을 이용하여 조절하게 된다. 

 멤리스터는 이상적으로 인공지능 하드웨어에 적합한 특성을 많이 보이고 있지만, 신뢰성 개선에 관한 문제점이 있다. 이는 위에서 언급한 이온의 확률적 움직임에 기인한다. ‘신뢰성’이란, ‘우리가 원하는 데이터 값을 정확하게 멤리스터에 반복적으로 넣을 수 있는가’, 더 나아가서는 ‘멤리스터 메모리 소자 간 특성이 비슷한가’를 의미한다. 인공지능 컴퓨팅 등을 구현하기 위해서는 많은 수의 멤리스터가 어레이 형태로 필요한데, 이 멤리스터 특성이 소자마다 너무 큰 차이가 나면, 정확한 값을 저장하고 처리할 수 없기 때문이다. 
 이번 연구는 전도성 필라멘트가 랜덤하게 형성되지 않고, 미리 설정해 놓은 일종의 ‘통로’로만 생성되게 설정하여 우리가 원하는 대로 제어를 할 수 있는 것이 핵심이다. 이를 통해 신뢰성을 개선할 수 있다.

연구 과정 중 어려움과 추후 응용 연구 가능성

 최 교수는 “실험이 처음 디자인한 대로 진행되지는 않지만, 우리가 세운 가정을 잘 검증해 나가는 것은 매우 중요하다”며 이러한 과정에서 대학원 연구원생들의 아이디어와 노력을 칭찬하였다. 

 또한, 최 교수는 앞으로 연구실에서 멤리스터 기반 소자 개발, 대용량 멤리스터 어레이 개발, 멤리스터용 회로 구축 등 다양한 연구를 진행할 예정이라고 밝혔다. 연구팀은 이번에 발표한 소자뿐만 아니라 랩에서 자체적으로 만든 멤리스터 소자를 이용하여, 다양한 응용 연구를 선보일 예정이다. 

 마지막으로 최 교수는 “우리 학교에 부임한 지 막 3년이 지났지만, 코로나로 많은 학부생, 대학원생들과 접해 보지 못했다”며 아쉬움을 전했다. 또한, 학교 구성원들에게 항상 인내심을 가지고 본인만의 철학을 만들어 나간다면 훌륭한 인재로 성장할 수 있을 것이라고 격려의 말을 남겼다.