< (왼쪽부터) 신소재공학과 이건재 교수, 성상현 박사과정 >
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀이 100 nm(나노미터) 두께의 단일 소자에서 뉴런과 시냅스를 동시에 모사하는 뉴로모픽(neuromorphic) 메모리를 개발했다고 23일 밝혔다. 뉴런은 신경계를 이루는 기본적인 단위세포를, 시냅스는 뉴런 간의 접합 부위를 말한다.
이 교수팀은 인간의 뇌처럼 뉴런과 시냅스가 유기적으로 동작하는 방식의 단일 메모리 소자를 최초로 구현했으며, 이를 통해 반도체 소자로 인간 뇌를 완전히 구현한다는 뉴로모픽 컴퓨팅 본연의 목표 달성에 근접할 수 있을 것으로 기대된다.
1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스의 복잡한 네트워크로 구성된 인간 뇌는 그 기능과 구조가 고정된 것이 아니라 외부 환경에 따라서 유연하게 변하는 특징을 가지고 있다. 따라서 뉴로모픽 소자는 뉴런과 시냅스의 특성을 모사해 기존의 컴퓨터로는 구현할 수 없는 인간 뇌의 고도 인지 기능을 실현하는 데에 가장 큰 목적을 두고 있다.
지금까지 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해서 CMOS 집적회로와 비휘발성 메모리 등을 이용한 연구들이 진행됐으나, 기존 기술들은 뉴런과 시냅스의 기능을 분리해 모사한다는 한계점을 가지고 있었다.
인간 뇌에서 뉴런과 시냅스는 서로 유기적으로 연결돼 있으며, 서로 간의 상호작용을 통해 인지 기능이 발현된다. 이러한 뉴런과 시냅스의 기능을 인간 뇌처럼 단일 구조체에서 통합해 구현하는 것은 어려운 도전 과제였다.
< 그림 1. 뉴런과 시냅스를 동시에 모사하는 뉴로모픽 소자 >
이 교수 연구팀은 휘발성의 소자(threshold switch)로 뉴런을, 비휘발성의 상변화 메모리 소자로 시냅스를 모사해 단기·장기 기억이 공존하는 단일 뉴로모픽 소자를 개발했으며, 이를 통해 집적도 개선 및 비용 절감 효과도 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 기존 CMOS 뉴런 소자에서는 단순 신호 발산 기능만이 구현됐으나, 연구팀의 뉴런-시냅스 통합소자는 신호 발산 유형이 환경에 따라서 유연하게 적응하는 가소성(plasticity)을 구현하는 데 성공했다.
이건재 교수는 이번 연구 성과에 대해 "인간은 뉴런과 시냅스의 상호작용을 통해 기억, 학습, 인지 기능을 발현하므로 둘 모두를 통합 모사하는 것이 인공지능에 있어서 필수적인 요소ˮ라며 "개발한 단일 뉴런-시냅스 소자는 기존의 단순 이미지 학습 효과를 넘어서, 피드백 효과를 기반으로 한 번 배운 내용을 더 빨리 학습하는 재학습(retraining) 효과 구현도 성공해 인공지능뿐만 아니라 뇌를 역설계하는 연구에도 큰 도움이 될 것이다”고 언급했다.
< 그림 2. 뉴런과 시냅스 간 양적 피드백 효과와 재학습 과정 모사 >
한편 이번 연구는 삼성전자 전략산학과제와 지능형반도체 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 5월 19일 字 게재됐다.
우리 몸에 침입한 병원균이나 암세포를 치료할 수 있는 면역세포인 T세포 중 CD4+ T세포는 적응면역계의 지휘관과 같은 역할을 하며, 이러한 CD4+ T세포의 활성 정도에 따라서 천식과 같은 만성질환의 진행 양상과 예후가 달라지게 된다. T세포의 활성화 증폭을 위해서는 마치 과녁 모양처럼 면역학적 시냅스 형성이 필요하다는 보고들이 있으나 어떠한 메커니즘으로 면역학적 시냅스가 형성이 되는지는 잘 알려져 있지 않았다. 우리 대학 의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 면역학적 시냅스 형성에 섬모 형성 단백질(IFT20)과 엔도솜 형성 단백질(TSG101)의 결합이 중요한 역할을 한다고 26일 밝혔다. 의과학대학원 정지웅 박사(현, 서울대병원 알레르기내과 임상강사), 강인 박사과정, 생명과학과 김유민 박사과정 등이 주도한 이번 연구에서 연구팀은 단일세포 전사체 분석법을 활용해 활성화된 CD4+ T세포에서 섬모 형성 단백질(IFT20)의 발현이 증가해 있음을 확인했다. 연구팀은 T
2023-04-26우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다. 최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다. 시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다.
2022-12-06우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다. ☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다. 최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀
2022-11-16전기및전자공학부 박시온 연구원, 정학천 연구원, 박종용 연구원 및 최신현 교수는 점진적 산소 농도를 갖는 금속산화물 층을 활용하여 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 고 신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발 하였으며, 올해 Nature Communications에 출판됐다. 위 연구는 최근 Nature Communications의 Editor's highlight 논문에 선정됨에 이어, Featured Image로 선정되어 홈페이지 메인을 장식했다. 관련 링크 : https://www.nature.com/ncomms/ 또한 본 연구는 2022 가을 KAIST 공과대학 breakthrough 연구성과로 소개된 바 있다. (논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing) 이번 연구
2022-10-31우리 연구진이 노화 및 치매 뇌에서 기억 중추인 해마 특이적으로 비정상적 별아교세포가 생겨나는 것을 최초로 관찰하고 그 원인을 규명했으며 이들은 신경 세포의 연결점인 시냅스의 숫자 및 기능 유지에 악영향을 줄 수 있음을 밝혔다. 이는 노화에 따른 인지 기능 저하를 일으키는 새로운 원인을 제시해 뇌 기능 회복에 활용이 기대된다. 우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 이은별 박사, 정연주 박사 연구팀이 노화된 뇌에서 기존에 알려지지 않은 새로운 종류의 별아교세포를 발견했고, 이들이 세포 내 단백질 항상성이 손상돼 시냅스 생성 및 제거와 같은 기본적 능력이 결여돼있음을 밝혀 노화 관련 네이처 자매지인 `네이처 에이징(Nature Aging)'에 공개했다고 8일 밝혔다. 정원석 교수 연구팀은 이전 연구를 통해 비신경세포인 별아교세포가 신경세포의 시냅스를 만들 수도 또는 제거할 수도 있음을 밝힌 바 있다. 하지만, 이 같은 별아교세포의 기능이 노화 과정에서 어떻게 변화하는지는 알려지
2022-08-08