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낸드플래시 방식의 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발
우리 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.
김경민 교수 연구팀은 낸드플래시의 전하 저장하는 방식을 차용한 2단자 구조의 인공 시냅스 소자를 개발했다. 기존에는 2단자 시냅스 구조가 안정적으로 동작하기 위해서는 전하의 저장 상태를 읽기 위해 산화막을 얇게 하여 저장된 전하의 보존성을 희생해야하는 한계가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 알루미늄 산화막, 나이오븀 산화막, 탄탈룸 산화막 등이 순차적으로 적층된 최적의 시냅스 소자 구조를 제안하였으며, 이를 통해 안정적인 다비트성과 보존성을 모두 확보하였다.
또한, 제안한 시냅스 소자가 갖는 자가정류(self-rectifying) 특성을 활용하는 병렬 컴퓨팅 방법을 제시하여 기존의 순차적 컴퓨팅 대비 필요한 에너지를 약 71% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 김근영 석박통합과정은 “이번 연구는 이미 검증된 낸드플래시 메모리 구조를 인공 시냅스 소자에 적용하여 시냅스 소자의 양산성에 대한 우려를 불식한데 의미가 있다”며 “이처럼 향후 개발되는 인공지능 반도체에도 기존 반도체 소자의 고성능 특성과 물질의 새로운 특성을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상된다”고 밝혔다.
이러한 인공 시냅스 소자 기술은 인공지능 컴퓨팅을 저전력으로 구현하는 지능형 반도체 소자에 적용되어 에지 컴퓨팅 (Edge computing)과 같이 적은 에너지 소모가 필수적인 인공지능 기술에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 11월 28일 字 온라인 게재됐으며 한국연구재단, KAIST, SK Hynix의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Retention secured nonlinear and self-rectifying analog charge trap memristor for energy-efficient neuromorphic hardware)
2022.12.06 조회수 10831 -
강준혁 교수, IEEE 잭 뉴바우어 상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 강준혁 교수(전기및전자공학부 학부장)가 2021년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTS) `잭 뉴바우어 상(Jack Neubauer Memorial Award)'를 수상했다고 2일 밝혔다.
잭 뉴바우어 상(Jack Neubauer Memorial Award)은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 IEEE 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다.
강준혁 교수(교신저자)와 우리 대학 박사 졸업생인 정성아 경북대학교 전자공학부 교수(당시 하버드대학 박사후연구원), 그리고 영국 킹스 칼리지 런던(King’s College London) 오스왈도 시메오네(Osvaldo Simeone) 교수가 공동으로 저술한 아래 논문이 최우수 논문으로 선정됐다.
(논문명: Mobile Edge Computing via a UAV-Mounted Cloudlet: Optimization of Bit Allocation and Path Planning, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 3, pp. 2049-2063, March 2018.
이 논문은 무인 비행체가 모바일 기기의 계산을 돕기 위한 엣지 컴퓨팅을 수행할 때 자원의 배분과 비행체의 궤적을 최적화하는 연구에 관한 것으로 현재 약 400회의 인용 횟수(구글 스칼라(Google Scholar) 기준)를 기록하고 있다. 수상 소식은 IEEE VTC2021 가을 학회 홈페이지와 IEEE 이동기술 분과 뉴스레터에 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 IEEE 이동기술 분과 홈페이지에 게시된다.
위 상을 수상한 강준혁 교수는 “최적화 이론을 이용해 무인 비행체를 이용한 엣지 컴퓨팅을 제안하고, 파워 소모를 최소화하는 무인 비행체의 궤적과 자원 활당에 대한 연구를 수행한 결과를 국제적으로 인정받아 매우 기쁘다ˮ며, “앞으로 제안된 기술을 활용해 연합학습에 적용하는 등 인공지능 분야로 연구를 확대 진행할 계획이다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
시상식은 원래 이동기술 분과 최대 학회 이동체공학 학술회의(VTC)에서 개최되지만 코로나19 상황으로 올해는 개최되지 않는다.
2021.07.05 조회수 13209