영상요약
우리가 사용하는 대부분의 전자 제품은 연산 기능을 담당하는 CPU와 저장 기능을 수행하는 메모리를 분리하여 처리하는 폰 노이만 구조를 기반으로 합니다. 하지만 인공지능 기술이 비약적으로 발전하며 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 급증하자, 데이터 전송 지연과 전력 소모가 커지는 이른바 폰 노이만 병목 현상이 심각한 한계로 떠올랐습니다. 이를 극복하기 위해 인간의 뇌 구조를 모사하여 연산과 저장을 동시에 수행하는 뉴로모픽 반도체가 주목받고 있습니다. 뇌의 뉴런과 시냅스처럼 작동하는 이 방식은 저전력으로도 복잡한 인지 작업을 처리할 수 있어 차세대 반도체의 핵심으로 꼽힙니다.
인간의 뇌 속 시냅스는 뉴런 사이에서 신호를 주고받으며 단기 기억을 장기 기억으로 전환하는 등 정보의 처리와 저장 기능을 동시에 수행합니다.
기존의 뉴로모픽 소자는 시냅스의 연결 강도를 조절하기 위해 액체 전해질이나 전고체 전지 소재를 활용해 왔으나, 이는 정밀한 반도체 공정에 적용하기 어렵고 집적도를 높이는 데 한계가 있었습니다. 한국재료연구원 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 리튬 이온 배터리의 핵심 소재를 20나노미터 수준의 초박막으로 제작하고 이를 2차원 나노 소재와 결합하는 데 성공했습니다. 이 기술은 박막화와 패터닝 공정이 가능해 고신뢰성의 반도체 소자를 구현할 수 있는 길을 열었으며, 실제 웨이퍼 상에서 정밀한 회로 설계가 가능하다는 혁신적인 장점을 가지고 있습니다.
새롭게 개발된 3단자 트랜지스터 형태의 시냅스 소자는 세계 최고 수준의 패턴 인식률을 기록하며 성능을 입증했으며, 유연한 기판 위에서도 안정적으로 작동하여 웨어러블 기기 적용 가능성까지 보여주었습니다. 특히 제어가 쉽고 가벼운 리튬 이온을 활용하면서도 기존 반도체 증착 및 노광 공정과 완벽히 호환되도록 설계되어, 수백억 개의 시냅스 소자를 웨이퍼 상에 초정밀로 구현할 수 있는 토대를 마련했습니다. 이는 인간 뇌의 효율적인 정보 처리 방식을 하드웨어로 재현하려는 연구에 있어 매우 중요한 진전이며 인공지능 전용 반도체 시장의 새로운 전환점이 될 것입니다.