대학원 전기전자공학과의 지능형 반도체 연구팀이 제안한 ‘초저전력 시냅틱 박막 소자에 관한 연구’가 과학기술정보통신부

지정 기초연구실(BRL, Basic Research Lab)에 5월 31일 선정됐다.

특히 최근 미래 신기술로 인식돼 가장 각광받고 있는 인공지능 반도체(생물학적인 뇌의 시냅스와 뉴런을 모사하는 반도체)의

기반 기술인 동시에, 가장 풀기 어려운 난제 중 하나인 초저전력 시탭틱 소자 기술에 관한 연구로 선정돼 관심을 끈다.

연구팀은 학부과정의 전자공학과 이성식 교수(과제책임)와 이문석 교수, 전기공학과 노정균 교수 등 3명의 연구자로 구성됐다.

연구진은 BRL 연구 주제와 관련한 분야에서 다년간의 연구 노하우를 보유하고 있음을 물론, 사이언스 및 네이처 자매지 등

세계 최고의 국제 저명학술지의 주저자 논문 등 탁월한 연구실적을 내고 있다. 실제로 서류 단계의 BRL 제안서 평가 및 발표

심사과정에서 연구진 구성의 우수성과 연구 실적의 탁월함을 인정받았으며, 연구주제의 도전성과 연구목표의 달성가능성을

높게 평가받았다.

생물학적인 뇌에는 1천억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스가 존재하며, 총 20W의 전력을 소모한다. 그러므로 각 뉴런은

0.2nW(나노 와트, 10억 분의 1 와트)의 매우 작은 전력을 소모한다. 또한, 각 뉴런에는 평균 1000개의 시냅스가 연결돼

있으므로 각 시냅스는 0.2pW(피코 와트, 1조 분의 1 와트)라는 엄청난 초저전력 특성을 갖는 셈이다. 생물학적 시냅스와

뉴런은 가중치의 변화 및 유지(Memory), 신호의 덧셈(Integrate)과 정규화(Homeostatic Scaling), 그리고 어떤 임계치와의

비교를 통한 스파이크 생성(Firing) 등의 다양한 신호 처리를 하면서도 이와 같은 초저전력 특성을 나타낸다. 그래서 이를

반도체적으로 모사하는 것은 가장 풀기 어려운 난제로 인식되고 있는 것이다. 인텔 등 세계적인 기업들도 현재 이를 해결

하기 위해 도전 중이다.

이러한 난제를 풀기 위해 연구팀은 거의 꺼진 상태의 트랜지스터 동작을 통해 초저전력 특성을 확보하고 수동 평균기 회로

등을 도입해 뉴런의 신호 덧셈 및 정규화기능 등을 구현할 계획이다. 기반 기술로 다양한 유/무기 박막 소재를 도입해 시냅틱

기능을 구현하고자 한다. 이를 통해 연구팀은 실제 시냅스와 뉴런의 기능뿐만 아니라 초저전력 특성을 가장 근접하게 모사하는

기술을 세계 최초로 개발하는 것을 연구 목표로 하고 있다.

연구책임을 맡은 이성식 교수는 “연구팀은 관련 선행연구결과를 이미 확보하고 있으며 이는 연구목표 달성의 토대가 될 것”

이라고 성공적인 연구수행 및 결과에 대한 자신감을 밝혔다.

노정균 교수는 “우리 대학 연구진으로 구성된 집단 연구를 통해 현재 각광받고 있는 인공지능을 위한 반도체에서의 난제를

같이 풀어나가고 그 해법을 세계 최초로 개발하는 것이므로 의미가 더 크다”고 말했다. 이문석 교수는 “인텔 등의 세계적인

기업도 풀지 못한 난제에 도전하고 그 과정에서 파생될 다양한 초저전력 지능형 반도체 관련 원천기술 확보를 통해 우리

대학과 국가의 위상 제고에 기여하는 좋은 기회가 될 것”이라고 덧붙였다.

한편, 과학기술정보통신부에서 지정하고 한국연구재단에서 지원하는 기초연구실 사업은 3~4명의 소규모 집단연구를 지원해

공동연구를 활성화하고, 과학기술 발전을 위한 원천기술 확보의 토대를 마련하기 위한 사업이다. 선정된 연구실은 3년간

13.75억 원을 지원 받아 과제를 수행하게 되며, 최대 6년까지 연장할 수 있다.

* 사진: 왼쪽부터 이성식 교수, 노정균 교수, 이문석 교수

(2021. 6. 3.)

[출처 : 부산대학교 PNU 포커스]