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대구경북과학기술원(DGIST) 연구진이 전기 신호로 수소를 정밀하게 제어해 스스로 학습하고 기억하는 AI형 반도체를 세계 최초로 구현했다.

DGIST는 나노기술연구부 이현준·노희연 연구팀이 전기장을 이용해 수소 이온(H?)의 이동을 제어하는 방식으로 학습과 기억 기능을 수행하는 2단자 기반 뉴로모픽 반도체 소자를 개발했다고 5일 밝혔다.

최근 AI는 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 하지만, 기존 컴퓨터 구조는 연산 장치와 메모리가 분리된 구조로 인해 속도 저하와 높은 전력 소모라는 한계를 안고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 인간의 뇌 신경망을 모방해 연산과 저장을 동시에 수행하는 뉴로모픽 반도체 기술이 주목받고 있다.

연구팀은 기존 산화물 기반 메모리 소자가 산소 빈자리(결함)의 이동을 활용하는 방식이 장기 안정성과 소자 간 균일성 확보에 한계가 있다는 점에 주목했다. 대신 전기장을 이용해 수소 이온의 주입과 배출을 정밀하게 제어하는 새로운 저항 스위칭 메커니즘을 제시했다.

특히 이번 기술은 소자 집적도가 높고 제조 공정이 단순한 '2단자 수직 구조'에서 구현됐다는 점에서 의미가 크다. 연구팀에 따르면 수직 구조에서 수소 이동을 정밀하게 제어해 인공지능 동작을 구현한 사례는 세계 최초다.

개발된 수소 기반 인공지능형 소자는 1만 회 이상의 반복 구동에서도 안정적으로 동작했으며, 장시간 보관 후에도 메모리 상태가 유지되는 것으로 확인됐다. 또한 전도도가 점진적으로 변화하는 아날로그 특성을 통해 인간 뇌의 시냅스와 유사한 학습·기억 기능을 수행할 수 있음을 실험적으로 입증했다.

이현준 책임연구원은 "이번 연구는 기존 산소 빈자리 기반 메모리와는 다른 수소 이동 기반 저항 스위칭 메커니즘을 제시했다는 점에서 의미가 있다"고 설명했다.

노희연 전임연구원은 "적층된 반도체 층 사이를 이동하는 수소 원자를 전기적으로 정밀 제어한 최초의 사례"라며 "이번 연구는 차세대 저전력·고효율 뉴로모픽 반도체 기술 개발을 앞당길 핵심 원천기술이 될 것"이라고 말했다.

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