연구
< (왼쪽부터) 반도체공학대학원 김은영 박사과정, 신소재공학과 김경민 교수, 신소재공학과 김도훈 박사과정, (상단사진 왼쪽부터) 신소재공학과 정운형 박사, 신소재공학과 김근영 박사 >
뉴랜지스터(Neuransistor)는 ‘뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미로 만들어진 새로운 용어이다. 이는 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제 반응을 모방하여 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다. KAIST 연구진이 뉴랜지스터의 개념을 제시하고 최초로 뉴랜지스터를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, 이하 LSM)*의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다.
* 액체상태 기계(LSM): 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해, 시간에 따라 변화하는 입력 데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델
현재의 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용하며, 이는 매우 많은 시간과 전력 소모를 필요로 했다.
< 그림 1. 뉴랜지스터는 흥분성(EPSP)과 억제성(IPSP) 신경 동역학을 동시에 구현할 수 있으며, 뇌와 유사한 LSM 구조에 적용될 수 있다. 뇌의 신경망은 이러한 흥분과 억제를 통해 E/I 균형을 유지하며 정보를 처리하고, LSM 또한 이러한 노드를 기반으로 아날로그 입력을 처리하고 출력을 생성한다. 뉴랜지스터 기반 하드웨어 LSM에서는 각각의 뉴랜지스터가 입력을 다양한 방식으로 인코딩하고, 이들의 가중 합을 통해 최종 출력이 생성된다. >
김경민 교수 연구팀은 이러한 난제를 해결하며 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현하여 시계열 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.
해당 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조로, 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)** 층이 형성된다. 그리고, 이 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결되어 있다.
**2DEG(Two-Dimensional Electron Gas): 계면에서 전도성이 우수한 전자 층이 형성되는 현상으로, 높은 이동도와 빠른 응답속도를 제공함
이러한 독특한 구조 덕분에 뉴랜지스터는 게이트 전압의 극성에 따라 소스와 드레인 간에 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다.
이 소자는 또한 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 기존에는 '마스킹' 기능 구현이 매우 복잡했으나, 뉴랜지스터는 소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현하고, 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환하였다. 또한, 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용성도 역시 뛰어났다.
< 그림 2. 뉴랜지스터 소자의 특성을 활용한 혼돈 상태 예측 특성. 뉴랜지스터 소자는 게이트 전압 조건에 따라 양방향 전도 특성을 보이며, 특히 소스 전압을 통한 추가적인 신호 변조가 가능하여 풍부한 시공간 동역학을 구현할 수 있다. 이를 이용하여 로렌츠 어트랙터와 같은 복잡한 시계열 데이터 학습 및 예측이 가능하다. >
연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 정보처리 시스템’인 LSM을 구현하였다. 실험 결과, 뉴랜지스터를 활용하는 경우 기존의 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했고, 학습 속도도 더 빨라졌다.
김경민 교수는 “이번 연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 전했다.
이번 연구는 신소재공학과 정운형 박사, 김근영 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며, 재료 분야 세계적 권위의 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 27.4)’에 2025년 4월 8일 字 게재됐다.
(논문명: A Neuransistor with Excitatory and Inhibitory Neuronal Behaviors for Liquid State Machine, DOI: 10.1002/adma.202419122)
한편, 이번 연구는 나노종합기술원, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 재발률 높은 젊은 층 뇌암의 ‘진짜 시작점’ 찾았다
특정 유전자(IDH)에 이상이 생겨 발생하는 IDH-돌연변이 신경교종은 50세 이하 젊은 성인에게 가장 흔한 악성 뇌종양으로, 재발률이 높아 치료가 어려운 난치성 뇌암이다. 그동안 치료는 눈에 보이는 종양 덩어리를 제거하는 데 집중돼 왔다. 그러나 국내 연구진이 이 종양이 덩어리가 보이기 훨씬 이전부터 정상 뇌 속 세포에서 이미 시작되고 있었다는 사실을 세계 최초로 밝혀내며, 조기 진단과 재발 억제 치료의 새로운 길을 열었다. 우리 대학은 의과학대학원 이정호 교수와 연세대학교(총장 윤동섭) 세브란스병원 신경외과 강석구 교수 공동연구팀이 IDH-돌연변이 신경교종이 정상 뇌조직에 존재하는 교세포전구세포(Glial Progenitor Cell, GPC)에서 기원한다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 9일 밝혔다. * 교세포전구세포(GPC): 정상 뇌에도 존재하는 세포로, 유전자 변이가 생기면 악성 뇌종양의 출발점이 될 수 있는 세포 연구팀은 광범위 절제 수술을 통해 확보한 종양 조
2026-01-09 -
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사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다. 우리 대 연구팀은 그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 ‘뇌처럼 유연하고 안정적인 AI’를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명했다. 우리 대학은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점을 집중했다. 연구팀은 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된
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2025-11-27 -
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2025-11-26 -
연구 '우울증' 마음의 병만이 아니다...KAIST가 찾은 '면역-뇌 연결고리'
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2025-11-20