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‘꿈의 메모리’ 구현할 전자의 공전 ‘오비탈’ 원리 규명
스마트폰과 노트북의 발열 문제를 줄이고 더 빠르고 전력 소모가 적은 ‘꿈의 메모리’를 구현하기 위한 연구가 활발하다. 한국 연구진이 반도체 속 전자의 회전 성질인 ‘스핀(spin)’의 교환상호작용 대신, 전자가 원자핵 주위를 도는 공전과 같은 움직임인 ‘오비탈(orbital)’의 교환상호작용을 이용해 자성을 제어하는 새로운 가능성을 제시했다.
우리 대학은 물리학과 이경진 교수와 연세대학교(총장 윤동섭) 물리학과 김경환 교수 공동연구팀이 전류를 이용해 자성을 제어하는 기존 기술의 한계를 넘어, 전자의 ‘오비탈 교환상호작용(Orbital exchange interaction)’*을 통해 자성을 자유자재로 조절할 수 있는 새로운 이론 체계를 세계 최초로 정립했다고 16일 밝혔다.
*오비탈 교환상호작용: 전자가 원자핵 주위를 돌며 형성하는 궤도(오비탈)가 서로 영향을 주고받아 자석의 방향이나 성질을 조절하는 현상
지금까지 차세대 메모리 연구는 전자의 ‘스핀’에 주로 집중해 왔다. 스핀은 전자가 마치 작은 팽이처럼 스스로 회전하며 만들어내는 성질로, 이 회전 방향을 이용해 정보를 저장하는 방식이다. 그러나 전자는 동시에 원자의 중심에 있는 원자핵 주위를 돌며 ‘오비탈’이라는 궤도 운동도 한다. 연구팀은 이번 연구에서 전류가 흐를 때 발생하는 전자의 오비탈 에너지가 자성체의 오비탈과 직접 상호작용하며 정보를 전달한다는 원리를 이론적으로 규명했다. 이를 통해 기존 스핀 방식보다 훨씬 효율적으로 자석의 성질을 바꿀 수 있음을 확인했다.
이번 연구의 가장 큰 성과는 전류가 단순히 자석의 방향만 바꾸는 것이 아니라, 자석이 특정 방향을 선호하는 성질이나 회전 특성 등 고유한 물성 자체를 조절할 수 있다는 점을 밝혀낸 것이다.
특히 연구팀의 계산 결과, 오비탈을 이용한 제어 효과는 기존 스핀 기반 방식보다 훨씬 강력할 수 있음이 확인됐다. 이는 향후 반도체 소자에서 스핀 대신 오비탈이 핵심 역할을 하는 ‘오비탈 기반 전자소자’ 시대의 가능성을 제시한 것이다. 연구팀은 이론에 그치지 않고 실제 실험에서 이러한 효과를 측정할 수 있는 방법까지 함께 제시해 향후 산업계의 기술 활용 가능성을 높였다는 평가를 받고 있다.
특히 최근 학계에서 큰 관심을 받고 있는 교자성(Altermagnet) 물질에서도 이 원리가 적용될 수 있다. 교자성은 원자 속 전자의 스핀이 서로 다른 방향으로 규칙적으로 배열된 새로운 형태의 자성 물질로, 겉으로는 자석처럼 보이지 않지만 전자의 움직임에는 큰 영향을 준다. 이러한 특성 덕분에 전자의 상태를 정밀하게 제어할 수 있어 메모리 제어와 고속·저전력 반도체 소자 개발에 유리한 물질로 주목받고 있다. 따라서 미래형 논리 소자와 메모리 소자 개발을 위한 강력한 이론적 토대가 마련될 것으로 기대된다.
이근희 박사는 “이번 연구는 전류로 자성을 제어할 때 반드시 ‘스핀’에만 의존할 필요가 없다는 사실을 보여준 사례”라며 “전자의 궤도 운동인 오비탈을 활용해 자성을 이해하고 제어하는 새로운 관점은 차세대 초고속·저전력 메모리 개발에 중요한 이정표가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 이근희 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연세대 김경환 교수와 KAIST 이경진 교수가 공동 교신저자로 수행했다. 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 2월 2일 게재되며 학술적 가치를 인정받았다.
※ 논문 제목: Orbital exchange-mediated current control of magnetism, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-68846-x
한편 이번 연구는 한국연구재단 한계도전 R&D 프로젝트, 중견연구자지원사업, 선도연구센터(SRC), 신진연구자지원사업, 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.16 조회수 1287 -
전기 켜지고 꺼지는 찰나 포착..차세대 메모리 소재 혁신 기대
인공지능이 발전할수록 컴퓨터에는 더 빠르고 효율적인 메모리가 요구된다. 초고속·저전력 반도체의 핵심은 메모리 소재가 전기를 켜고 끄는 ‘스위칭’ 원리에 있다. 한국 연구진이 아주 작은 전자 소자 안에서 물질을 순간적으로 녹였다가 얼리는 실험을 통해, 그동안 직접 관찰하기 어려웠던 스위칭 순간과 내부 작동 원리를 밝혀냈다. 이를 통해 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 차세대 메모리 신소재를 원리 기반으로 설계할 수 있는 기준을 제시했다.
우리 대학 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀은 경북대학교 이태훈 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 기존에는 관찰이 어려웠던 나노 소자 내부의 전기 스위칭 과정과 물질 상태 변화를 실시간으로 포착할 수 있는 실험 기법을 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 전기 스위칭을 확인하기 위해 물질을 순간적으로 녹였다가 빠르게 식히는 방식을 적용했다. 이를 통해 그동안 열에 민감해 전기를 흘리는 순간 성질이 쉽게 변하던 텔루륨(Te)*을, 머리카락보다 훨씬 작은 나노 소자 안에서 ‘유리처럼 불규칙한 상태의 비정질 텔루륨’으로 안정적으로 구현하는 데 성공했다. 비정질 텔루륨은 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 차세대 메모리의 핵심 재료로 주목받고 있다.
*텔루륨(Te): 금속과 비금속의 성질을 모두 가진 준금속 원소
이번 연구를 통해 연구팀은 스위칭이 시작되는 전압과 열 조건, 그리고 에너지 손실이 발생하는 구간을 구체적으로 파악했다. 이를 바탕으로 열 발생을 줄인 상태에서도 안정적이고 빠른 동작 속도로 스위칭 되는 결과를 관측하는 등, ‘왜, 언제 전기가 켜지는지’를 이해한 원리 기반 메모리 소재 설계가 가능해졌다.
이번 연구를 통해 연구팀은 스위칭이 시작되는 전압과 열 조건, 그리고 에너지 손실이 발생하는 구간을 구체적으로 파악했다. 이를 바탕으로 열 발생을 줄인 상태에서도 안정적이고 빠른 동작 속도로 스위칭 되는 결과를 관측하는 등, ‘왜, 언제 전기가 켜지는지’를 이해한 원리 기반 메모리 소재 설계가 가능해졌다.
그 결과, 비정질 텔루륨에서는 내부의 미세한 결함이 전기 전도에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했다. 전압이 일정 수준을 넘으면 전기가 한 번에 흐르는 것이 아니라, 먼저 결함을 따라 전류가 급격히 증가하고 이후 열이 축적되며 물질이 녹는 두 단계 스위칭 과정이 나타났다.
또한 연구팀은 전류를 과도하게 흘리지 않고도 비정질 상태를 유지한 채 실험을 진행해, 전압이 스스로 커졌다 작아지는 ‘자가 진동’ 현상을 구현하는 데 성공했다. 이는 복잡한 재료 조합 없이 텔루륨 단일 원소만으로도 안정적인 전기 스위칭이 가능함을 보여준다.
이번 연구는 차세대 메모리 재료인 비정질 텔루륨을 실제 전자 소자 안에서 구현하고, 전기가 켜지고 꺼지는 가장 기본적인 원리를 체계적으로 규명한 성과다. 연구 결과는 향후 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 메모리를 구현하기 위한 반도체 소재 설계의 중요한 지침으로 활용될 것으로 기대된다.
서준기 교수는 “비정질 텔루륨을 실제 소자 환경에서 구현하고 스위칭 원리를 규명한 첫 연구”라며 “차세대 메모리 및 스위칭 소재 연구의 새로운 기준을 제시했다”고 말했다.
허남욱 석박사통합과정이 제1저자로, 김승환 박사과정이 제2저자로 참여했으며, 서준기 교수(KAIST)가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 1월 13일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : On-device cryogenic quenching enables robust amorphous tellurium for threshold switching, DOI: 10.1038/s41467-025-68223-0
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업과 우수신진연구, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행되었다.
2026.02.09 조회수 1204 -
전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다.
대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다.
정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다.
또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발하고, 가속기 중심의 링크 기술과 고대역폭 메모리(HBM) 반도체 기술을 모듈형 AI 데이터센터 구조에 통합하는 방향을 제시했다.
정명수 교수는 “각 장치의 개별 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 연결·활용할 수 있는 링크 기술의 지속적인 연구를 통해 AI 인프라 분야 국가 경쟁력 확보에 기여하고 싶다”고 말했다.
2026.01.07 조회수 1472 -
보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31 조회수 2436 -
트랜스포머의 지능과 맘바의 효율 합한 AI 반도체 두뇌 개발
최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 커지면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 새로운 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 우리 대학 ·국제연구진이 거대언어모델(LLM)의 추론 속도는 4배 높이면서 전력 소비는 2.2배 줄인 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 하이브리드 구조 기반의 AI 반도체 핵심 두뇌 기술을 세계 최초로 메모리 내부에서 직접 연산이 가능한 형태로 구현하는 데 성공했다.
우리 대학은 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology) 및 스웨덴 웁살라 대학교(Uppsala University)와 공동연구를 통해, 차세대 인공지능 모델의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다.
현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 LLM은 모든 단어를 동시에 보는 ‘트랜스포머(Transformer)’ 두뇌 구조를 기반으로 작동한다. 이에 따라, AI 모델이 커지고 처리 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 급증해, 속도 저하와 에너지 소모가 주요 문제로 지적돼 왔다.
이런 트랜스포머 문제점을 보완하기 위해 최근 제시된 순차형 기억형 두뇌인 ‘맘바(Mamba)’ 구조는 시간의 흐름에 따라 정보를 처리하는 방식을 도입해 효율을 높였지만, 여전히 메모리 병목 현상(memory bottleneck)과 전력 소모 한계가 남아 있었다.
박종세 교수 연구팀은 트랜스포머와 맘바의 장점을 결합한 ‘트랜스포머–맘바 하이브리드 모델’의 성능을 극대화하기 위해, 연산을 메모리 내부에서 직접 수행하는 새로운 반도체 구조 ‘PIMBA’를 설계했다.
기존 GPU 기반 시스템은 데이터를 메모리 밖으로 옮겨 연산을 수행하지만, PIMBA는 데이터를 옮기지 않고 저장장치 내부에서 바로 계산을 수행한다. 이로써 데이터 이동 시간을 최소화하고 전력 소모를 크게 줄일 수 있다.
그 결과, 실제 실험에서 PIMBA는 기존 GPU 시스템 대비 처리 성능이 최대 4.1배 향상되었고, 에너지 소비는 평균 2.2배 감소하는 성과를 보였다.
연구 성과는 오는 10월 20일 서울에서 열리는 세계적 컴퓨터 구조 학술대회 ‘제58회 국제 마이크로아키텍처 심포지엄(MICRO 2025)’에서 발표될 예정이며, 앞서 ‘제31회 삼성휴먼테크 논문대상’ 금상을 수상해 우수성을 인정받았다.
※논문명: Pimba: A Processing-in-Memory Acceleration for Post-Transformer Large Language Model Serving, DOI: 10.1145/3725843.3756121
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원 지원사업, 그리고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ICT R&D 프로그램의 일환으로 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원을 받아 수행되었으며, EDA 툴은 반도체설계교육센터(IDEC)의 지원을 받았다.
2025.10.17 조회수 3265 -
차세대 메모리의 비밀을 풀다
차세대 메모리와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자로 주목받는 ‘산화물 기반 저항 메모리(Resistive Random Access Memory, ReRAM)’는 빠른 속도와 데이터 보존 능력, 단순한 구조 덕분에 기존 메모리를 대체할 후보로 떠오르고 있다. 우리 연구진이 이 메모리 작동 원리를 밝혀내 앞으로 고성능·고신뢰성 차세대 메모리 개발에 핵심 단서를 제공할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 박상희 교수 연구팀과 협업해, 차세대 반도체 핵심 기술로 주목받는 산화물 기반 메모리의 작동 원리를 세계 최초로 정밀하게 밝혀냈다고 2일 밝혔다.
연구팀은 여러 종류의 현미경*을 하나로 결합한 ‘다중모드 주사 탐침 현미경(Multi-modal SPM)’을 활용해, 산화물 박막 내부에 전자가 흐르는 통로와 산소 이온의 움직임, 그리고 표면 전위(재료표면에 전하의 분포) 변화를 동시에 관찰하는 데 성공했다. 이를 통해 메모리에 정보를 기록하고 지우는 과정에서 나타나는 전류 변화와 산소 결함이 어떻게 달라지는지 상관관계를 규명했다.
*여러 종류 현미경: 전류 흐름을 보는 전도성 원자간력 현미경(Conductive atomic force microscopy, C-AFM), 산소 이온 움직임을 보는 전기화학적 변형률 현미경(Electrochemical strain microscopy, ESM), 전위 변화를 보는 켈빈 탐침 힘 현미경(Kelvin probe force microscopy, KPFM)
이 특별한 장비로 연구팀은 이산화티타늄(TiO2) 박막에 전기 신호를 주어, 메모리에 정보를 기록하고 지우는 과정을 직접 구현해서 전류가 달라지는 이유가 산소 결함 분포의 변화 때문임을 나노 수준에서 직접 확인했다.
이 과정에서 산소 결함이 많아지면 전자의 이동 통로가 넓어져 전류가 잘 흐르고, 반대로 흩어지면 전류가 차단되는 등, 전류의 흐름이 산소 결함의 양과 위치에 따라 달라짐을 확인했다. 이를 통해 산화물 내의 산소 결함 분포가 메모리의 켜짐(on)/꺼짐(off) 상태를 결정한다는 점을 정밀하게 시각화하는 데 성공했다.
이번 연구에서는 단일 지점의 분포에 국한되지 않고, 수 마이크로미터(µm2) 크기의 넓은 영역에서 전기 신호를 인가한 뒤, 변화된 전류 흐름, 산소 이온의 움직임, 표면 전위 분포의 변화를 종합적으로 분석했다. 그 결과, 메모리의 저항이 바뀌는 과정이 단순히 산소 결함 때문만이 아니라 전자들의 움직임(전자적 거동)과도 긴밀히 얽혀 있다는 사실을 규명했다.
특히 연구진은 메모리를 ‘지우는 과정(소거 과정)’에서 산소 이온이 주입되면, 메모리가 안정적으로 꺼진 상태(고저항 상태)를 오래 유지할 수 있다는 사실을 확인했다. 이는 곧 메모리 소자의 신뢰성을 높이는 핵심 원리으로 향후 안정적인 차세대 비휘발성 메모리 개발에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.
연구를 주도한 홍승범 교수는 “다중모드 현미경을 통해 산소 결함, 이온, 전자의 공간적 상관관계를 직접 관찰할 수 있음을 입증한 사례”라며 “향후 이러한 분석 기법이 다양한 금속 산화물 기반 차세대 반도체 소자의 연구와 개발의 새로운 장을 열 것”이라고 말했다.
신소재공학과 공채원 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학학회(American Chemical Society, ACS)에서 발간하는 신소재·화학공학 분야의 권위 있는 학술지인 ‘ACS Applied Materials and Interfaces’에 7월 20일 자로 출판됐다.
※ 논문 제목: Spatially Correlated Oxygen Vacancies, Electrons and Conducting Paths in TiO2 Thin Films
※ DOI: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsami.5c10123
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2025.09.02 조회수 3810 -
췌장 등 생체조직 고해상도 홀로토모그래피 성공
기존 광학 기술은 두꺼운 생체 조직을 관찰할 때, 조직 내부에서 발생하는 빛의 산란으로 인해 광학적 수차(aberration)가 생기고, 이로 인해 영상 품질이 저하되는 한계가 있었다. 우리 연구진이 디지털 수차 보정 기술을 개발하여 두꺼운 생체 조직의 3차원 영상을 정밀하게 관찰할 수 있는 기술을 개발했다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 별도의 염색 없이 두꺼운 생체 조직의 3차원 영상을 고해상도로 관찰할 수 있는 디지털 수차 보정 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
연구팀은 광학적 메모리 효과(optical memory effect)*를 활용해 두꺼운 생체 조직을 실시간으로 고해상도로 관찰하는 기술을 개발했다. 이 기술은 기존 적응형 광학(adaptive optics) 기술보다 더욱 강력한 보정 효과를 제공하여, 생체 조직 내부의 구조를 보다 선명하게 포착할 수 있다.
☞광학적 메모리 효과: 빛이 기울어질 때, 산란된 빛도 함께 기울어지는 현상으로, 생체 조직과 같은 복잡한 산란 매질에서도 관찰 가능함.
새롭게 개발된 기법을 적용한 결과, 연구진은 생체 조직 내부의 세포 구조를 더욱 세밀하게 관찰할 수 있었으며, 마이크로미터 크기의 시료에서 발생하는 동적 변화를 실시간으로 포착하는 데 성공했다.
이번 연구는 조직 병리학, 신약 개발, 생물학 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 새로운 이미징 기술을 제시했으며, 기존 기술이 극복하지 못한 심층 조직 이미징의 한계를 뛰어넘는 성과로 평가괸다. 이를 통해 생명과학 및 의료 분야에서 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
박용근 교수는 “이번 연구는 기존 이미징 기술의 한계를 극복하는 새로운 접근 방식으로, 홀로토모그래피 기반 비침습적 생체 이미징 및 진단 연구에 큰 영향을 미칠 것이다. 앞으로는 생체 조직의 더욱 정밀한 3차원 이미징을 통해 세포 수준에서의 다양한 생명현상을 이해하는 연구를 지속할 계획”이라고 말했다.
물리학과 오철민 석박사통합과정 학생이 제1 저자인 이번 연구 결과는 지난 2월 17일 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’에 온라인 게재됐으며, 해당 기술은 다양한 생명과학 분야에서의 적용 가능성을 인정받고 있다.
(논문명: Digital aberration correction for enhanced thick tissue imaging exploiting aberration matrix and tilt-tilt correlation from the optical memory effect) DOI: 10.1038/s41467-025-56865-z
이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업 및 한국산업기술진흥원 글로벌산업기술협력센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.05 조회수 6379 -
최대 11배 빨라진 PIM 반도체 네트워크 개발
최근 인공지능, 빅데이터, 생명과학 등 연구에 사용되는 메모리 대역폭이 차지하는 비중이 높아, 메모리 내부에 연산장치를 배치하는 프로세싱-인-메모리(Processing-in-Memory, 이하 PIM) 반도체에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 국제 공동 연구진이 기존의 PIM 반도체가 내부장치를 활용하면서도 통신을 할때 반드시 PIM 반도체 외부로 연결되는 CPU를 통해야한다는 문제점으로 발생한 병목현상을 해결했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 미국 노스이스턴 대학(Northeastern Univ.), 보스턴 대학(Boston Univ.)와 스페인 무르시아 대학(Universidad de Murcia)의 저명 연구진과‘PIM 반도체 간 집합 통신에 특화된 인터커넥션 네트워크 아키텍처’를 통한 공동연구로 PIM 반도체의 통신 성능을 비약적으로 향상하는 기법을 개발했다고 19일 밝혔다.
김동준 교수 연구팀은 기존 PIM 반도체가 갖는 메모리 내부 연산 장치 간 통신 구조의 한계를 밝히고, 기존에 메모리 내부에 존재하는 데이터 이동을 위한 버스 구조를 최대한 활용하면서 각 연산장치를 직접적으로 상호 연결하는 *인터커넥션 네트워크 구조를 적용함으로써 PIM 반도체의 통신 성능을 극대화하는 기법을 제안했다.
※ 인터커넥션 네트워크(interconnection network): 다중 연산 장치를 포함하는 대규모 시스템 설계에 쓰이는 연산 장치 간 연결 구조를 말한다. 인터커넥션 네트워크는 다중 연산 장치를 포함하는 시스템 설계의 필수 요소 중 하나로써 시스템 규모가 커질수록 더욱 중요해지는 특징이 있다.
이를 통해 PIM 반도체를 위한 연산 과정에서 통신 처리를 위한 CPU의 개입을 최소화해 PIM 반도체 시스템의 전체적인 성능과 활용성을 높인 PIM 반도체에 특화된 인터커넥션 네트워크 구조를 개발했다.
메모리 공정은 복잡한 로직의 추가가 어렵다는 문제점이 있는데 김동준 교수팀이 개발한 네트워크 구조는 PIM에서 비용 효율적인 인터커넥트를 구현했다.
이 구조는 병렬 컴퓨팅과 기계학습 분야에서 널리 활용되는 집합 통신(Collective communication) 패턴에 특화돼 있으며, 각 연산장치의 통신량과 데이터 이동 경로를 미리 파악할 수 있다는 집합 통신의 결정성(determinism) 특징을 활용해 기존 네트워크에서 비용을 발생시키는 주요 구성 요소들을 최소화시켰다.
기존 PIM 반도체들이 통신하기 위해서는 CPU를 거쳐야만 하기 때문에 상당한 성능 손실이 있었다. 하지만, 연구팀은 PIM 특화 인터커넥션 네트워크를 적용하면 기존 시스템 대비 어플리케이션 성능을 최대 11배 향상했다고 밝혔다. 그 이유는 PIM 반도체의 내부 메모리 대역폭 활용률을 극대화하고 PIM 메모리 시스템의 규모가 커짐에 따라 통신 성능의 확장성이 함께 증가했기 때문이다.
최근 미국 전기전자공학회(IEEE) 컴퓨터 아키텍쳐 분야에서는 한국 최초로 2025 IEEE 펠로우(석학회원)로 선임되었고 이 연구를 주도한 김동준 교수는 “데이터 이동(data movement)을 줄이는 것은 PIM을 포함한 모든 시스템 반도체에서 핵심적인 요소이며, PIM은 컴퓨팅 시스템의 성능과 효율성을 향상할 수 있지만 PIM 연산장치 간 데이터 이동으로 인해 성능 확장성이 제약될 수 있어 응용 분야가 제한적이고, PIM 인터커넥트가 이에 대한 해법이 될 수 있다”고 연구의 의의를 설명했다.
전기및전자공학부 손효준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국 네바다주 라스베이거스에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 ‘2025 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture, HPCA 2025’에서 올 3월에 발표될 예정이다. (논문명: PIMnet: A Domain-Specific Network for Efficient Collective Communication in Scalable PIM)
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.19 조회수 7178 -
강유전체 활용 차세대 반도체 메모리 혁신
강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 "전기를 기억하는 소재"와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다. 우리 연구진이 이러한 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재*를 활용한 차세대 메모리 및 스토리지 메모리 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
*하프니아 강유전체 소재: 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질
디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해, 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮고 집적도가 높아 메인 메모리로 활용돼 왔다. 하지만 디램 메모리 기술은 소자의 크기가 작아질수록 디램 소자가 정보를 저장하는 저장 커패시터의 용량도 작아지게 되고, 더 이상 메모리 동작을 수행하기 어렵다.
연구팀은 저장 커패시터는 정보를 저장하는 디램 기술의 한계를 극복하고자 이러한 저장 커패시터가 물리적으로 작은 면적에서도 높은 저장 용량을 달성할 수 있도록 개선하는 데에 집중했다. 이를 위해 하프니아 강유전체 기반 극박막의 고유전율 물질을 개발했다. 연구 결과 현재까지 보고된 디램 커패시터 중, 가장 낮은 2.4 Å (머리카락 굵기의 약 10만분의 1)의 SiO2(실리콘 산화물) 유효 두께와 같이 얇은 층에 저장하는 것을 달성했다.
또한 연구팀은 디램 메모리 기술을 잠재적으로 대체할 수 있는 후보군으로 주목받고 있는 강유전체 메모리 FRAM 메모리도 개발하였다. 현 DRAM 수준의 1V 이하의 낮은 전압에서도 비 휘발성 정보 저장과 삭제가 확실히 이루어지는 기술은 에너지 효율성을 크게 향상시켜 차세대 메모리에 필수적이다.
디램 메모리 기술에 이어 연구팀은 낸드 플래시 메모리의 한계를 극복할 하프니아 강유전체 기반의 차세대 메모리 기술을 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리이다. 현재, 낸드플래시 메모리의 저장 용량을 늘리기 위해 여러 층을 쌓아 올리는 방식으로 발전해 왔지만, 물리적인 한계로 인해 500층, 1000층 이상으로 쌓기가 어려운 상황이다.
이에 연구팀은 강유전체라는 새로운 소재를 낸드 플래시에 적용하는 방식을 연구한 결과, 소재 계면에 TiO2 층이라는 얇은 층을 추가함으로써 1000단 이상의 수직 적층 3차원이며 외부 환경의 간섭에도 데이터를 안정적으로 유지하도록 설계했다.
마지막으로 기존의 낸드 플래시 기술에서 산화물 채널 기반의 메모리 소자는 데이터를 완전히 지울 수 없는 한계가 있어 새로운 구조의 고성능 산화물 채널 기반 낸드 플래시 소자를 개발하는 데 성공했다. 이 소자는 더 많은 데이터를 저장할 수 있고 데이터를 10년 이상 안정적으로 보존할 수 있는 특징을 가진다.
전상훈 교수는 “이번 연구 결과들은 스케일링 이슈로 인해 답보상태에 있는 메모리 반도체 기술 개발에 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 다양한 인공지능 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 기술 상용화에 기여할 수 있을 것”이라고 설명했다.
벤카테스왈루 가담(Venkateswarlu Gaddam) 연구 교수, 김기욱 박사 과정, 조홍래 박사 과정, 황정현 박사 과정, 이상호 박사 과정, 최효준 석사 과정, 강현준 석사 과정이 공동 제1 저자로 참여했고 이러한 연구 성과를 국제적으로 인정받아 반도체 산업계 최고 수준의(Top-tier) 컨퍼런스에 2024년 5편의 논문을 발표했다. (2024 VLSI 2편, 2024 IEDM 3편)
- In-depth analysis of the Hafnia ferroelectrics as a key enabler for low voltage & QLC 3D VNAND beyond 1K layers: Experimental demonstration and modeling VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024
- Low-Damage Processed and High-Pressure Annealed High-k Hafnium Zirconium Oxide Capacitors near Morphotropic Phase Boundary with Record-Low EOT of 2.4 Å & high-k of 70 for DRAM … VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024
- Unveiling the Origin of Disturbance in FeFET and the Potential of Multifunctional TiO2 as a Breakthrough for Disturb-free 3D NAND Cell: Experimental and Modeling https://iedm24.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=4
- Oxide Channel Ferroelectric NAND Device with Source- tied Covering Metal Structure: Wide Memory Window (14.3 V), Reliable Retention (> 10 years) and Disturbance Immunity (△Vth ≤ 0.1 V) for QLC Operation
https://iedm24.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=47
- Design Methodology for Low-Voltage Operational (≤1 V) FRAM Cell Capacitors and Approaches for Overcoming Disturb Issues in 1T-nC Arrays: Experimental & Modeling:
https://iedm24.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=54
참고로, IEEE VLSI와 IEEE IEDM 학회는 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론, 인텔 등 굴지의 반도체 업계와 세계적인 석학들이 최신 기술 개발을 공유하고 미래 기술의 지향점을 논의하는 학회로 반도체 올림픽이라고 불린다.
한편, 이 연구는 삼성전자, 한양대학교와 협업을 통해서 수행되었으며, 한국산업기술평가원 (KEIT) 민관공동투자 반도체 고급인력양성사업, 과학기술정보통신부 혁신연구센터(IRC) 지원 사업, 삼성전자(Samsung Electronics)의 지원을 받아 진행됐다.
2025.01.06 조회수 10759 -
차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 신뢰성 문제를 풀다
최근 인간의 뇌를 모방해 하드웨어 기반으로 인공지능 연산을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술이 최근 주목받고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 단위 소자로 활용되는 멤리스터(전도성 변화 소자)는 저전력, 고집적, 고효율 등의 장점이 있지만 멤리스터로 대용량 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하는데 불규칙한 소자 특성으로 인한 신뢰성 문제가 발견되었다. 우리 연구진이 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화를 앞당길 신뢰성 향상 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 한양대학교 연구진과의 공동 연구를 통해 차세대 메모리 소자의 신뢰성과 성능을 높일 수 있는 이종원자가 이온* 도핑 방법을 개발했다고 21일 밝혔다.
* 이종원자가 이온(Aliovalent ion): 원래 존재하던 원자와 다른 원자가(공유 결합의 척도, valance)를 갖는 이온을 말함
공동연구팀은 기존 차세대 메모리 소자의 가장 큰 문제인 불규칙한 소자 특성 변화 문제를 개선하기 위해, 이종원자가 이온을 도핑하는 방식으로 소자의 균일성과 성능을 향상할 수 있다는 사실을 실험과 원자 수준의 시뮬레이션을 통해 원리를 규명했다.
공동 연구팀은 이러한 불규칙한 소자 신뢰성 문제를 해결하기 위해 이종원자가 할라이드(halide) 이온을 산화물 층 내에 적절히 주입하는 방법이 소자의 신뢰성과 성능을 향상할 수 있음을 보고했다. 연구팀은 이러한 방법으로 소자 동작의 균일성, 동작 속도, 그리고 성능이 증대됨을 실험적으로 확인했다.
연구팀은 또한, 원자 단위 시뮬레이션 분석을 통해 결정질과 비결정질 환경에서 모두 실험적으로 확인한 결과와 일치하는 소자 성능 개선 효과가 나타남을 보고했다. 그 과정에서 도핑된 이종원자가 이온이 근처 산소 빈자리(oxygen vacancy)를 끌어당겨 안정적인 소자 동작을 가능하게 하고, 이온 근처 공간을 넓혀 빠른 소자 동작을 가능하게 하는 원리를 밝혀냈다.
최신현 교수는 "이번에 개발한 이종원자가 이온 도핑 방법은 뉴로모픽 소자의 신뢰성과 성능을 획기적으로 높이는 방법으로서, 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화에 기여할 수 있고, 밝혀낸 성능 향상 원리를 다양한 반도체 소자들에 응용할 수 있을 것이다ˮ 고 밝혔다.
전기및전자공학부 배종민 석사과정, 한양대학교 권초아 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 6월호에 출판됐다. (논문명 : Tunable ion energy barrier modulation through aliovalent halide doping for reliable and dynamic memristive neuromorphic systems)
한편 이번 연구는 한국연구재단 신소자원천기술개발사업, 신재료PIM소자사업, 우수신진연구사업, 나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터 혁신지원프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.21 조회수 12496 -
뉴로모픽 반도체 신개념 메모리 소자 개발
우리 연구진이 공정 비용이 낮고 초저전력 동작이 가능하여 기존의 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 구현에 사용될 메모리 소자를 개발하여 화제다.
전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 디램 (DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 수 있는 *초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다.
☞ 상변화 메모리(Phase Change Memory): 열을 사용하여 물질의 상태를 비정질과 결정질을 변경하여, 이를 통해 저항 상태를 변경함으로써 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자.
기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 최 교수 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(nm) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성하였다. 이는 공정 비용이 매우 낮을 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다는 획기적인 장점이 있다.
현재 널리 사용되고 있는 메모리인 디램(DRAM)은 속도가 매우 빠르지만, 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있으며, 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기/쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 특징을 갖고 있다.
이에 반해, 상변화 메모리는 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모두 가진 차세대 메모리로, 빠른 속도와 비휘발성 특성을 동시에 지닌다. 이러한 이유로, 상변화 메모리는 기존의 메모리를 대체할 수 있는 차세대 메모리로 각광받으며, 메모리 기술 또는 인간의 두뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술로 활발히 연구되고 있다.
그러나 기존 상변화 메모리는 소비 전력이 매우 높아서 실용적인 대용량 메모리 제품 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하기에는 어려움이 있다. 기존 연구는 메모리 동작을 위한 발열 효과를 높이기 위해 초미세 반도체 노광공정을 이용해 소자의 물리적 크기를 줄여 소비 전력을 낮추는 연구가 진행됐으나, 소비 전력 개선 정도가 작고 공정비용과 공정 난이도가 증가해 실용성 측면의 한계점이 존재했다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 상변화 메모리의 소비 전력 문제를 해결하기 위해, 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식으로 기존의 값비싼 초미세 노광공정을 이용한 상변화 메모리 소자보다 소비 전력이 15배 이상 작은 초저전력 상변화 메모리 소자 구현에 성공했다.
최신현 교수는 "이번에 개발한 초저전력 상변화 메모리 소자는 기존의 연구 방향과는 완전히 다른 방식으로 기존에 풀지 못하였던 큰 숙제인 제조비용과 에너지 효율을 대폭 개선한 소자를 개발했다는 의의가 있다. 또한 물질 선택이 자유로워 고집적 3차원 수직 메모리 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 등 다양한 응용을 가능케 하는 등 미래 전자공학의 기반이 될 것으로 기대한다ˮ며 이번 연구가 앞으로 뻗어나갈 새로운 분야에 대한 강한 자신감을 피력했다. 또한 "이 연구를 지원한 한국연구재단 및 나노종합기술원에 감사드린다ˮ라고 말했다.
전기및전자공학부 박시온 석박사통합과정, 홍석만 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `네이처(Nature)' 4월호에 4월 4일 자 출판됐다. (논문명 : Phase-Change Memory via a Phase-Changeable Self-Confined Nano-Filament)
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대 지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업, 우수신진연구, 그리고 나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.04 조회수 13321 -
111배 빠른 검색엔진용 CXL 3.0 기반 AI반도체 세계 최초 개발
최근 각광받고 있는 이미지 검색, 데이터베이스, 추천 시스템, 광고 등의 서비스들은 마이크로소프트, 메타, 알리바바 등의 글로벌 IT 기업들에서 활발히 제공되고 있다. 하지만 실제 서비스에서 사용되는 데이터 셋은 크기가 매우 커, 많은 양의 메모리를 요구하여 기존 시스템에서는 추가할 수 있는 메모리 용량에 제한이 있어 이러한 요구사항을 만족할 수 없었다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)에서 대용량으로 메모리 확장이 가능한 컴퓨트 익스프레스 링크 3.0 기술(Compute eXpress Link, 이하 CXL)을 활용해 검색 엔진을 위한 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다.
최근 검색 서비스에서 사용되는 알고리즘은 근사 근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)으로 어떤 데이터든지 특징 벡터로 표현할 수 있다. 특징 벡터란 데이터가 가지는 특징들 각각을 숫자로 표현해 나열한 것으로, 이들 사이의 거리를 통해 우리는 데이터 간의 유사도를 구할 수 있다. 하지만 벡터 데이터 용량이 매우 커서 이를 압축해 메모리에 적재하는 압축 방식과 메모리보다 큰 용량과 느린 속도를 가지는 저장 장치를 사용하는 스토리지 방식(마이크로소프트에서 사용 중)이 사용되어 왔다. 하지만 이들 각각은 낮은 정확도와 성능을 가지는 문제가 있었다.
이에 정명수 교수 연구팀은 메모리 확장의 제한이라는 근본적인 문제를 해결하기 위해 CXL이라는 기술에 주목했다. CXL은 CPU-장치 간 연결을 위한 프로토콜로, 가속기 및 메모리 확장기의 고속 연결을 제공한다. 또한 CXL 스위치를 통해 여러 대의 메모리 확장기를 하나의 포트에 연결할 수 있는 확장성을 제공한다. 하지만 CXL을 통한 메모리 확장은 로컬 메모리와 비교해 메모리 접근 시간이 증가하는 단점을 가지고 있다.
데이터를 책으로 비유하자면 기존 시스템은 집에 해당하는 CPU 크기의 제한으로 서재(메모리 용량)를 무한정 늘릴 수 없어, 보관할 수 있는 책 개수에 제한이 있는 것이다. 이에 압축 방식은 책의 내용을 압축하여 더 많은 책을 보관하는 방법이고, 스토리지 방식은 필요한 책들을 거리가 먼 도서관에서 구해오는 것과 비슷하다. CXL을 통한 메모리 확장은 집 옆에 창고를 지어 책을 보관하는 것으로 이해될 수 있다.
연구진이 개발한 AI 반도체(CXL-ANNS)는 CXL 스위치와 CXL 메모리 확장기를 사용해 근사 근접 이웃 탐색에서 필요한 모든 데이터를 메모리에 적재할 수 있어 정확도를 높이고 성능 감소를 없앴다. 또한 근사 근접 이웃 탐색의 특징을 활용해 데이터 근처 처리 기법과 지역성을 활용한 데이터 배치 기법으로 CXL-ANNS의 성능을 한 단계 향상했다. 이는 마치 창고 스스로가 필요한 책들의 내용을 요약하고 정리해 전달하고, 자주 보는 책들은 서재에 배치해 집과 창고를 오가는 시간을 줄이는 것과 유사하다.
연구진은 CXL-ANNS의 프로토타입을 자체 제작해 실효성을 확인하고, CXL-ANNS 성능을 기존 연구들과 비교했다. 마이크로소프트, 메타, 얀덱스 등의 글로벌 IT 기업에서 공개한 검색 데이터 셋을 사용한 근사 근접 이웃 탐색의 성능 비교에서 CXL-ANNS는 기존 연구들 대비 평균 111배 성능 향상이 있었다. 특히, 마이크로소프트의 상용화된 서비스에서 사용되는 방식과 비교하였을 때 92배의 성능 향상을 보여줬다.
정명수 교수는 "이번에 개발한 CXL-ANNS는 기존 검색 엔진의 문제였던 메모리 용량 제한 문제를 해결하고, CXL 기반의 메모리 확장이 실제 적용될 때 발생하는 메모리 접근 시간 지연 문제를 해결했다ˮ며, “제안하는 CXL 기반 메모리 확장과 데이터 근처 처리 가속의 패러다임은 검색 엔진뿐만 아니라 빅 데이터가 필요한 고성능 컴퓨팅, 유전자 탐색, 영상 처리 등의 다양한 분야에도 적용할 수 있다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 미국 보스턴에서 오는 7월에 열릴 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2023'에 ‘CXL-ANNS’이라는 이름으로 발표된 예정이다. (논문명: CXL-ANNS: Software-Hardware Collaborative Memory Disaggregation and Computation for Billion-Scale Approximate Nearest Neighbor Search)
한편 해당 연구는 파네시아(http://panmnesia.com)의 지원을 받아 진행됐다.
2023.05.25 조회수 12997