이웃집과학자

포항공과대학교 이장식 교수 연구팀이 강유전체 물질을 이용해 산화물 반도체의 광(光)반응성을 제어해 신호전달 세기가 조절되는 뉴로모픽 칩을 구현했다고 밝혔습니다. 해당 연구는 <Advanced Materials>에 게재됐습니다. 

• 뉴로모픽 칩

1011개의 뉴런과 1015개의 시냅스로 이루어진 뇌의 구조와 시냅스의 가소성 특성을 기반으로 동작하는 인간 두뇌의 작동 방식을 모사한 컴퓨터 칩. 병렬적 정보처리로 비정형 정보를 효율적으로 처리하는 차세대 컴퓨팅 방식. 여러 글로벌 기업들이 관련 연구를 수행하고 있습니다.

0과 1이라는 디지털 신호 기반의 컴퓨터 칩은 메모리소자와 연산소자가 별개여서 소자 간 정보전송 과정에서 병목 현상이 생깁니다. 하지만 우리 뇌는 기억과 연산을 동시에 수행하는 아날로그 방식입니다. 병렬처리로 에너지 소모를 줄인 것은 자는 동안에도 일하는 우리 뇌로서는 어찌 보면 당연한 일입니다.

이처럼 정보의 저장과 처리가 병렬로 수행되는 뇌의 시냅스(신경세포 간 정보 전달이 이뤄지는 부위)를 모사한 뉴로모픽 칩은 전력소비를 기존 반도체 대비 수백 배에서 수십 만 배 이하로 줄일 수 있습니다. 저전력 다기능 반도체 칩의 진화는 이미지나 동영상 같은 복잡한 비정형 데이터의 효율적 처리가 필요한 AI, 빅데이터, 자율주행 자동차의 실현을 위한 중요한 과제입니다.

연구팀은 디스플레이에 쓰이는 광반응성 산화물 반도체(인듐-갈륨-아연 산화물,IZGO) 층에 외부 전기자극 없이도 스스로 분극 특성을 유지할 수 있는 강유전체 하프늄 산화물(HfZrOx)을 적층하여 빛으로 동작하는 인공 시냅스를 구현했습니다.

뉴로모픽 칩 가운데 빛에 따라 전류의 흐름이 조절되는 광 시냅스 소자는 전자형 시냅스 소자보다 동작 속도는 빠르면서 소비전력이 낮아 주목받고 있습니다. 하지만 광반응성 제어에 한계가 있어 두뇌 작동방식, 특히 외부 자극에 대응해 지속적으로 다음 신경세포로의 신호전달 세기를 바꾸는 시냅스 가소성(plasticity)을 모사하기 어려웠습니다. 가소성이란 외부 자극에 의해 구조와 기능이 변화하며 학습하는 특성입니다. 뇌의 구조와 시냅스 가소성은 정보를 병렬적으로 처리해 정보처리의 효율성을 높일 수 있습니다. 

구현된 광 시냅스 소자는 칼슘 이온이 유입된 신경세포에서 다음 신경세포로 신경전달물질이 분비되면서 전기적 신호가 전달되는 것처럼 빛에 의해 생성된 전자가 빛이 사라지면 서로 재결합하는 방식으로 전류의 세기를 바꾸면서 정보를 처리합니다.

이 과정에서 분극되어 전류의 흐름을 제어할 수 있는 강유전체를 활용, 산화물 반도체에서의 전자 재결합을 제어, 소자의 신호전달 세기를 제어한 것이 이번 성과의 핵심입니다. 그 결과 신경세포 간 연결 강도, 즉 뇌의 학습과 기억에 관여하는 신호전달능력인 시냅스 가중치 변화(synaptic weight change)가 20배 이상 증가했습니다. 

본 연구 결과는 산화물 반도체의 광 반응성 특성을 이용하여 시냅스 가소성 특성을 모사했을 뿐만 아니라 강유전체 층의 분극 특성을 통해 시냅스 가소성 특성을 조절함으로써 기존 산화물 반도체 기반 광 시냅스 소자의 한계를 극복했다는 데 의의가 있습니다.

또한 현재 반도체 소자에 쓰이고 있는 인듐-갈륨-아연 산화물(Indium Zinc Gallium oxide, IGZO)과 하프늄 기반 산화물(Zirconium doped hafnium oxide, HfZrOx) 강유전체 물질을 기반으로 제작되어 반도체 공정과 높은 호환성을 가지고 있습니다. 뿐만 아니라 강유전체 물질의 분극을 이용하여 가소성 특성을 인위적으로 조절할 수 있기 때문에 단기 또는 장기 강화 특성을 요구하는 뉴로모픽 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 예상됩니다.

광 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 칩 개발의 가속화에 기여할 것으로 기대되며 추후 얼굴 인식, 자율주행 자동차, 사물인터넷(IoT), 지능형 센서 등 다양한 분야에 활용될 전망입니다.

##참고자료##

•   Kim, Min‐Kyu, and Jang‐Sik Lee. "Synergistic Improvement of Long‐Term Plasticity in Photonic Synapses Using Ferroelectric Polarization in Hafnia‐Based Oxide‐Semiconductor Transistors." Advanced Materials (2020): 1907826.