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수면 무호흡증 실시간 진단 센서 개발
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.
광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다.
이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.
연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다.
이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.
개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.
유승협 교수는 "개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다.
신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)' 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681
한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.10 조회수 2140 -
애물단지 열을 컴퓨팅에 활용한다
기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다.
*모트 전이 반도체: 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자
본 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드* 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작하여, 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 하였다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 하였다. 또한, 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할을 하였다. 이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었으며, 이를 활용하여 컴퓨팅을 수행할 수 있었다.
*폴리이미드: 우수한 기계적 강도, 유연성, 내열성을 가진 폴리머 소재. 디스플레이, 태양전지, 메모리 등에 다양하게 활용됨
김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀으며, 열은 저장할 수 있고, 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다”며 “이번 연구의 의미는 기존에는 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 연구의 의미에 대해서 말했다.
또한 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며, 또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 설명했다. 그리고“이번 연구는 미국의 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)와의 공동 연구로 검증된 결과”라는 점을 강조했다.
이번 연구는 신소재공학과 김광민 박사과정, 인재현 박사, 이영현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며 재료 분야 최고 권위의 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor: 41.2)'에 6월 18일 字에 게재됐다.
(논문명 : Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.25 조회수 5213 -
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 8215 -
설명해주는 인공지능 구현을 위한 초저전력 하드웨어 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자
최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다.
AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나 오작동이 발생했을 때 이를 해결하기 어렵고, 이로 인해 AI가 적용되는 다양한 산업 분야에서 문제가 발생할 수 있다.
이에 대한 해답으로 제시된 것이 바로 설명 가능한 인공지능 (XAI)이다. XAI는 AI가 어떠한 결정을 내렸을 때, 그 근거가 무엇인지를 사람이 이해할 수 있도록 만드는 기술이다. <그림1> 생성형 AI 등 점점 더 복잡해지는 AI 기술의 등장으로 개발자, 사용자, 규제 기관 모두에게 XAI 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 하지만, XAI는 일반적으로 엄청난 양의 데이터 처리를 요구하기 때문에, 이를 보다 효율적으로 동작할 수 있는 하드웨어 개발이 필요한 상황이다.
김경민 교수 연구팀은 교란(Perturbation) 기반 XAI 시스템을 서로 다른 멤리스터 소자를 이용해 하드웨어로 구현하는데 성공하였다. 세 가지 멤리스터 소자는 각각 휘발성 저항변화 특성, 아날로그 비휘발성 저항변화 특성, 아날로그 휘발성 저항변화 특성을 가지며 <그림 2>, 각 소자는 교란 기반 XAI 시스템의 필수적인 기능인 입력 데이터 교란, 벡터곱 연산, 그리고 신호 통합 기능을 수행한다.
연구팀은 개발된 XAI 하드웨어를 평가하기 위해, 흑백 패턴을 인식하는 신경망을 설계하였다. 여기에 개발한 XAI 하드웨어 시스템으로 설계한 신경망이 흑백 패턴을 인식하는 근거를 설명하였다. <그림3> 그 결과 기존 CMOS 기술 기반 시스템 대비 에너지 소비를 24배 감소하여 AI 판단의 이유를 제공하는 것을 확인하였다. <그림4>
KAIST 김경민 교수는 “AI 기술이 일상화되면서 AI 동작의 투명성 및 해석가능성이 중요해지고 있는데, 이번 연구는 다양한 종류의 멤리스터 소자를 이용해 AI 판단에 대한 근거를 제공하는 XAI 하드웨어 시스템을 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 연구는 AI 의사 결정에 도달하는 과정을 이해하기 쉽게 설명을 제공함으로써 AI 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 수 있어, 향후 의료, 금융, 법률 등 민감한 정보를 다루는 AI 기반 서비스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 박우준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 03월 20일 字 온라인 게재됐으며, 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Memristive Explainable Artificial Intelligence Hardware, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202400977)
2024.03.25 조회수 6051 -
34배의 큰 힘을 내는 인공근육 소자 개발
우리 일상에 스며든 소프트 로봇, 의료기기, 웨어러블 장치 등에 적용시킬때 초저전력으로 구동되며 무게 대비 34배의 큰 힘을 내는 이온성 고분자 인공근육을 이용한 유체 스위치가 개발됐다. 유체 스위치는 유체 흐름을 제어함으로써 특정 방향으로 유체가 흐르게 하여 다양한 움직임을 유발하도록 한다.
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 초저전력에서 작동하며 협소한 공간에서 사용할 수 있는 소프트 유체 스위치를 개발했다고 4일 밝혔다.
인공근육은 인간의 근육을 모방한 것으로 전통적인 모터에 비해 유연하고 자연스러운 움직임을 제공해 소프트 로봇이나 의료기기, 웨어러블 장치 등에 사용되는 기본 소자 중 하나이다. 이러한 인공근육은 전기, 공기 압력, 온도 변화와 같은 외부 자극에 반응하여 움직임을 만들어 내는데, 인공근육을 활용하기 위해서는 이 움직임을 얼마나 정교하게 제어하는지가 중요하다.
또한 기존 모터를 기반으로 한 스위치는 딱딱하고 큰 부피로 인해 제한된 공간 내에서 사용하는데 어려웠다. 이에, 연구팀은 좁은 관 속에서도 큰 힘을 내며 유체 흐름을 제어할 수 있는 이온성 고분자 인공근육을 개발하여 이를 소프트 유체 스위치로써 활용했다.
연구팀이 개발한 이온성 고분자 인공근육은 금속 전극과 이온성 고분자로 구성되어 있으며, 전기에 반응하여 힘과 움직임을 발생시킨다. 초저전력(~0.01V)에서 구동하면서 무게 대비 큰 힘을 낼 수 있도록 인공근육 전극의 표면에 유기 분자가 결합하여 만든 다공성의 공유결합성 유기 골격구조체 (pS-COF)를 활용했다.
그 결과, 머리카락 정도의 얇은 180 마이크로미터의 두께로 제작된 인공근육은 가벼운 무게 (10mg) 대비 34배 이상의 큰 힘을 내며 부드러운 움직임을 보였고, 이를 통해 연구팀은 낮은 전력으로 유체 흐름 방향을 정교하게 제어하는데 성공했다.
이번 연구를 주도한 오일권 교수는 “초저전력으로 작동하는 전기화학적 연성 유체 스위치는 유체 제어를 기반으로 하는 소프트 로봇, 소프트 일렉트로닉스, 미세유체공학 분야에서 많은 가능성을 열어줄 수 있다”며, “스마트 섬유에서 생체 의료 기기에 이르기까지, 이 기술은 우리 일상에서 초소형 전자 시스템에 쉽게 적용함으로써 다양한 산업현장에서 즉시 활용할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 말했다.
기계공학과 연구 교수인 만마싸 마하토 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 2023년 12월 13일에 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다. (논문명: Polysulfonated Covalent Organic Framework as Active Electrode Host for Mobile Cation Guests in Electrochemical Soft Actuator)
이번 연구는 한국연구재단의 리더과학자지원사업(창의연구단)과 미래융합파이어니어 사업을 지원받아 수행됐다.
2024.01.04 조회수 11595 -
박인규 교수팀의 전자 코 기술, 2023년 10대 나노기술 선정
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 개발한 마이크로 LED 가스 센서가 과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회가 수여하는 2023년 10대 나노기술에 선정됐다고 29일 밝혔다. (기술명: 마이크로 LED와 금속산화물 나노소재가 일체된 초저전력 가스센서 기술)
박인규 교수 연구팀은 수십 마이크로미터 크기(마이크로미터: 10-6m)의 초소형 LED 바로 위에 고민감도의 금속산화물 나노소재가 집적된 광활성식 가스센서 플랫폼을 개발했다. 연구팀은 초소형 마이크로 LED에서 나오는 빛이 금속산화물에 전달되어 광활성시키고 가스 감지 소재로 활용되는 원리를 적용하고, 딥러닝 알고리즘을 이용해 여러 종의 가스를 실시간으로 높은 정확도로 선택적 판별하는 전자코 (electronic nose; E-nose) 기술을 개발했다. (가스 종 판별 정확도 99%, 농도 값 예측 오차 14%)
마이크로 LED 가스 센서는 낭비되는 광 에너지 손실 없이 전달 효율을 높여서 초저전력 가스 감지를 실현했다. 기존 가스센서 대비 소모 전력도 1,000분의 1 수준(10-7~10-4 W)으로 획기적으로 절감했고, 수명이 매우 길고 상온에서 동작하기 때문에 언제 어디서나 장시간 안정적으로 구동이 가능하다.
특히, 마이크로 LED 가스 센서를 이용해 단일 센서만으로도 혼합 가스에 섞여 있는 각 가스의 종류 판별과 농도를 예측하는 전자 코 기술도 개발했다. (그림 2) 사람의 후각을 모사한 전자코 시스템은 일반적으로 서로 다른 다수의 가스 센서를 동시에 활용하고 딥러닝 기반의 패턴인식 기술을 적용해 가스들을 구분하는데, 사용되는 센서의 수가 증가할수록 전체 시스템 부피와 소모 전력 또한 증가한다. 이에 비해 연구팀은 단일 센서만으로도 고성능의 전자코 시스템을 개발했고 전체 시스템의 부피와 소모 전력 절감에 기여했다.
박인규 교수와 이기철 박사과정 연구팀은 지금도 지속적으로 마이크로 LED 가스 센서 기술을 개발 중이며 지금까지의 결과를 올해 저명한 SCI 저널들에서 발표했다. (학술지명: ACS Nano, IF: 17.1. Light: Science & Applications, IF: 19.4. Small, IF: 13.3)
연구책임자인 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광원 일체형 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 기존의 가열 방식 가스 센서에 비해 소모전력이 1,000분의 1 이하 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 신선도 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 모바일 가스 센서 기술로 발전될 것ˮ이라고 연구의 의의를 설명했다.
과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회는 국가연구개발사업 중 매년 우수한 나노기술 10개를 선정해 나노기술에 대한 대국민 인식을 제고하고, 나노기술의 중요성을 알리고 있으며, 공모 분야는 기초원천기술과 산업화 유망기술 두 가지로 나눠져있다. 수상 시에는 기념 상패와 우수성과를 소개하는 홍보 영상 제작이 지원된다. (2023년 10대 나노기술 유튜브 링크:
https://youtu.be/osxylkXhN6M?si=g3MbDdOMgwuJiWUR)
2023.12.29 조회수 7203 -
독립적으로 더 스마트해진 ‘도커SSD’ 개발
정보를 저장하는 솔리드 스테이트 드라이브(Solid-Sate Drive, SSD)가 컴퓨터 없이도 데이터 처리가 가능한 독립 서버로 운영이 가능해지며 편리성이 극대화되고 데이터의 탄소 배출량도 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 형태의 스마트 SSD로 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 물리적 장치의 실행이 아닌 가상으로 데이터 처리와 운영이 되는 `도커(Docker)' 개념을 적용한 새로운 고성능·저전력 메모리 (PIM, Processing-In-Memory) 모델 중 하나인 `도커SSD'를 개발했다고 27일 밝혔다.
스마트 SSD는 여러 가지 데이터를 처리하는 프로그램들을 데이터가 실제 존재하는 스토리지 근처에서 실행할 수 있게 함으로써 데이터 이동에 불필요한 에너지 및 전력 소모를 줄이고 고성능 결과를 얻게 하는 기술로 오랫동안 다양한 곳에 적용을 시도해 왔다. 하지만 기존 데이터 처리 프로그램을 SSD 제조사별로 그리고 장치가 제공하는 환경별로 모두 수정하고 새로 만들어야 하는 문제 때문에 스마트 SSD를 다양한 환경과 데이터 처리 응용에 적용하는 것에 한계가 존재했다. 이러한 한계를 극복하고자 KAIST 연구팀은 스마트 SSD의 제조사나 장치 환경에 관계 없이 현존하는 여러 가지 프로그램들을 그대로 스토리지에 이식하여 실행할 수 있는 도커SSD를 개발하였다.
이를 위해 정명수 교수 연구팀은 사용자들에게 데이터 처리 기술 중 편의성을 제공하는 방법으로 `컨테이너'를 주목했다. 컨테이너는 응용 프로그램과 해당 프로그램 실행에 필요한 라이브러리를 모두 포함한 소프트웨어 패키지로, 외부의 환경에 구애받지 않고, 컨테이너 내부적으로 독립적인 실행 환경을 운용할 수 있게 해준다.
연구팀이 개발한 도커SSD는 가상화 운영체제 환경인 *도커(Docker)를 스토리지 내부에서 실행할 수 있는 특허 기술을 적용해 호스트로부터 요청받은 컨테이너 단위의 작업을 처리한다. 사용자들은 메모리/스토리지 제조사에 영향을 받지 않고 다양한 응용 프로그램을 스토리지 내부에서 실행할 수 있다. 또한, 외부와 독립적인 실행 환경을 제공하는 컨테이너의 특성 덕분에, 사용자들이 기존 응용 프로그램의 소스 코드를 수정할 필요조차 없어져 사용자 편의성이 극대화된다.
☞ 도커(Docker): 리눅스 컨테이너를 만들고 사용할 수 있도록 하는 컨테이너화 기술
연구팀은 일반적으로 SSD 장치에 접근하기 위해 사용되는 스토리지 프로토콜과, 도커 소프트웨어 동작의 기반이 되는 네트워크 관련 프로토콜이 서로 호환되지 않는다는 점을 극복하기 위해 스토리지 프로토콜을 통해 네트워크 관련 메시지를 전송할 수 있는 새로운 인터페이스를 독자 개발했다. 또한, 컨테이너 및 도커를 실행하기 위해서 기존 운영체제를 경량화하여 도커SSD 내부에 통합했다. 마지막으로, 스토리지에 내재된 저사양 프로세서를 활용하여 작업을 처리할 경우 성능이 저하될 수 있다는 점을 착안하여 자체 제작한 저전력 하드웨어 가속 모듈을 활용하여 네트워크 및 입출력 관련 동작을 가속함으로써 문제를 해결했다.
연구팀은 도커SSD에 적용한 운영체제 수준 가상화의 실효성 검증을 통해 현재 학계에서 가장 자주 사용되는 스토리지 기반 모델보다도 데이터를 2배 빠르게 처리하면서 전력 소모 또한 약 2배 감소시킴을 확인했다.
정명수 교수는 "불필요한 데이터 이동을 최소화하여 빠르면서 에너지 절약에 최적화된, 동시에 사용자 입장에서 편리하면서도 우수한 호환성을 가진 메모리 모델을 확보했다ˮ며 "고성능·저전력 메모리 모델인 도커SSD는 빠르게 확장하고 있는 국내·외 데이터센터 운영 기업/기관에 실용화되어 탄소중립에 기여할 수 있을 것ˮ이라 말했다.
이번 연구는 스코틀랜드 에든버러에서 오는 2024년 3월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture, HPCA)'에 관련 논문(논문명: DockerSSD: Containerized In-Storage Processing and Hardware Acceleration for Computational SSDs)으로 발표될 예정이다.
한편 해당 연구는 KAIST 교원창업 회사인 파네시아(https://panmnesia.com)와 정보통신기획평가원등의 연구 지원을 받아 진행됐다.
2023.11.27 조회수 6171 -
99% 실시간 가스를 구별하는 초저전력 전자 코 기술 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 윤국진 교수와 물리학과 조용훈 교수 공동 연구팀이 `초저전력, 상온 동작이 가능한 광원 일체형 마이크로 LED 가스 센서 기반의 전자 코 시스템'을 개발하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
공동 연구팀은 마이크로 크기의 초소형 LED가 집적된 광원 일체형 가스 센서를 제작한 이후 합성곱 신경망 (CNN) 알고리즘을 적용해 5가지의 미지의 가스를 실시간으로 가스 종류 판별 정확도 99.3%, 농도 값 예측 오차 13.8%의 높은 정확도로 선택적 판별하는 기술을 개발했다. 특히 마이크로 LED를 활용한 광활성 방식의 가스 감지 기술은 기존의 마이크로 히터 방식 대비 소모 전력을 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감한 것이 특징이다.
이번 연구에서 개발된 초저전력 전자 코 기술은 어떠한 장소에서든지 배터리 구동 기반으로 장시간 동작할 수 있는 모바일 가스 센서로 활용될 것으로 기대된다.
타깃 가스의 유무에 따라 금속산화물 가스 감지 소재의 전기전도성이 변화하는 원리를 이용한 반도체식 가스 센서는 높은 민감도, 빠른 응답속도, 대량 생산 가능성 등 많은 장점이 있어 활발히 연구되고 있다. 금속산화물 감지 소재가 높은 민감도와 빠른 응답속도를 보이기 위해서는 외부에서 에너지 공급을 통한 활성화가 필요한데 기존에는 집적된 히터를 이용한 줄 히팅 방식이 많이 사용됐다. 고온 가열 방식의 반도체식 가스 센서는 높은 소모전력과 낮은 선택성 등의 한계점이 있었다.
한편, 이번 연구에서 연구팀은 자외선 파장대의 빛을 방출하는 마이크로 크기의 LED를 제작한 후 바로 위에 산화인듐(In2O3) 금속산화물을 집적함으로써 광활성 방식의 가스 센서를 개발했다. 광원과 감지 소재 사이의 거리를 최소화한 광원 일체형 센서 구조는 광 손실을 줄임으로써 μW(마이크로와트) 수준의 초저전력 가스 감지를 실현할 수 있었다. 또한, 연구진은 광 활성식 가스 센서의 반응성을 극대화하기 위해 금속산화물 표면에 금속 나노입자를 코팅해 국소 표면 플라즈몬 공명(Localized surface plasmon resonsance, LSPR)* 현상을 활용했고 이를 통해 센서의 응답도가 향상되는 것을 확인했다.
* 국소표면 플라즈몬 공명에 의해 생성된 핫 전자들이 금속산화물로 이동(Hot electron transfer)해 타깃 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
그 후, 공동 연구팀은 앞서 설명한 반도체식 가스 센서의 낮은 선택성 문제를 해결하기 위해서 마이크로 LED 가스 센서에 서로 다른 감지 소재를 집적해 센서 어레이를 제작하고 합성곱 신경망의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 각 타깃 가스가 만들어내는 고유한 금속산화물의 응답 패턴(저항 변화)을 포착하고 분석했다. 그 결과, 개발된 전자 코 시스템은 총 소모전력 0.38mW(밀리와트)의 초저전력으로 5가지 가스(일반 공기, 이산화질소, 에탄올, 아세톤, 메탄올)를 실시간으로 선택적 판별할 수 있었다.
연구책임자인 기계공학과 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광 활성식 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 고온 가열 줄히팅을 하는 기존의 반도체식 가스 센서에 비해 소모전력이 100분의 1 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 부패 관리 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 기계공학과 이기철 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 나노 과학 분야의 저명한 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)'에 2023년 1월 10일 字 정식 게재됐다. (논문명: Ultra-Low-Power E-Nose System Based on Multi-Micro-LED-Integrated, Nanostructured Gas Sensors and Deep Learning)
2023.02.14 조회수 8945 -
전자장비의 높은 전력 소모 한계를 뛰어넘는 저전력 고성능 다이오드 소자 최초 개발
우리 대학 물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존 흔히 쓰이는 쇼트키 다이오드(Schottky diode)가 갖는 열적 거동의 한계를 뛰어넘는 저전력 정류 소자를 세계 최초로 개발하는 데 성공했다고 25일 밝혔다.
조 교수 연구팀은 단층 흑연, 즉, 그래핀(graphene)이 가지는 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조 (linear dispersion band structure)를 이용해 열적 거동 한계(thermionic limit)를 극복한 다이오드를 최초로 구현하는 데 성공했다.
다이오드 전극으로 기존 다이오드에서 활용되었던 금속을 사용하는 대신, 그래핀을 활용함으로써 기존 다이오드의 이상지수 (ideality factor)의 한계를 뛰어넘는 초 이상적(super-ideal) 저전력 정류 소자를 개발하는 데 성공할 수 있었다.
물리학과 조성재 교수 연구실의 명규호 박사, 신원길 박사, 성경환 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션스 (Nature Communications)' 7월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Dirac-source diode with sub-unity ideality factor).
현대 정보화 기술 발전에 따라 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가가 꾸준히 이뤄졌고, 열 전하 방출(thermionic emission)의 물리적 특성에 의해 제한되는 문턱전압이하 스윙(subthreshold swing, SS, 트랜지스터에서 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값)이 60mV/dec 라는 한계를 뛰어넘는 트랜지스터에 대한 연구가 이뤄져왔다. 다이오드는 믹서, 셀렉터, 스위치, 광센서, 태양광 소자 등 많은 전자 장비에 쓰임에도 불구하고 열 전하 방출에 의한 열적 거동 한계를 뛰어넘는 연구는 이뤄지지 않고 있다.
반도체 물질과 금속이 접합됐을 때 두 물질의 계면에서 형성되는 쇼트키 장벽에 의해 정류 현상이 일어나는 쇼트키 다이오드의 성능은 크게 정류비(rectifying ratio, 온(on) 상태와 오프(off) 상태 전압의 비)와 이상 지수 (ideality factor)로 나눌 수 있다. 쇼트키 다이오드의 이상 지수는 다이오드의 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값과 연관된 수치이며, 열적 거동 한계로 인해 상온에서의 일반적인 쇼트키 다이오드는 이상 지수 1 이상의 값을 반드시 가지는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 이번 연구에서 단층의 이황화 몰리브덴에 일함수가 다른 단층 그래핀과 다층 그래핀의 비대칭적 접촉을 통해 계면 문제를 해결한 쇼트키 다이오드를 구현했다. 단층의 흑연, 즉, 그래핀은 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조를 가지고 있는 물질로, 일반적인 금속과는 달리 에너지에 따라 전하 밀도가 급격히 증감하는 성질을 갖고 있다.
이번 연구에서 새롭게 개발한 그래핀 소스를 이용한 디랙 소스(Dirac-source) 다이오드는 넓은 전류 작동범위 (1-10,000배 전류 범위)에서 이상 지수의 값이 1 미만을 갖는 열적 거동의 한계를 극복한 성능을 달성했으며, 다이오드의 온(on) 상태와 오프(off) 상태의 비율인 정류비가 1억(108) 이상으로, 기존에 보고되어왔던 다이오드보다 2-10배 낮은 전압으로도 기존의 다이오드보다 높은 전류의 정류 작동이 가능함을 보였다.
연구팀이 1 미만의 이상 지수를 갖는 고성능 저전력 쇼트키 다이오드를 개발한 것은 세계 최초로서 2차원 물질 기반의 저전력 다이오드 소자가 미래의 저전력 트랜지스터의 개발과 발맞춰 다양한 저전력 집적회로의 구성이 가능해질 수 있음을 의미한다.
물리학과 조성재 교수는 "이번 연구는 세계 최초로 물리적인 열적 거동 한계를 뛰어넘는 저전력, 고성능의 다이오드 소자를 발명한 것으로, 최소한의 전압과 전력으로 태양광 소자나 광검출기와 같은 미래 산업에서의 활용성이 높을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지능형 반도체 선도기술 개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.25 조회수 9757 -
초고속 자성메모리에 쓰이는 새로운 스핀소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 이경진 교수 공동연구팀이 고속 동작 비휘발성 메모리로 개발 중인 스핀궤도토크 자성메모리(이하 SOT-MRAM)의 에너지 소비 전력을 획기적으로 감소시킬 스핀소재 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
SOT-MRAM은 고속 동작 및 높은 안정성의 특성으로 차세대 자성메모리로 주목받고 있다. 하지만 이 기술은 자화 스위칭을 위해서 외부자기장의 인가가 필수적이고, 스위칭 전류가 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM)보다 커서 자성메모리 동작 전력이 많이 소모되는 단점을 가지고 있다. 따라서 SOT-MRAM의 실용화를 위해서는 외부자기장 없이 동작하면서 스위칭 효율이 높은 소재 기술 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 새로운 스핀소재 구조, 즉 단결정 강자성/전이금속 이중층 구조에서 세 방향의 스핀분극을 가진 스핀 전류가 생성됨을 이론 및 실험으로 밝히고, 이를 조합해 자성메모리의 동작 에너지를 결정하는 자화반전 스위칭 전류를 효과적으로 감소시키는 결과를 발표했다.
이 신소재는 스핀궤도토크 효율을 높이고 외부자기장 없이 동작이 가능하므로 SOT-MRAM의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. SOT-MRAM은 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 기존 반도체 소자 대기전력을 감소시켜, 저전력을 필수로 요구하는 모바일, 웨어러블, IoT(사물인터넷)용 메모리로 활용 가능성이 크다.
신소재공학과 류정춘 박사가 제1 저자로 참여하고, 신소재공학과 육종민 교수, 일본 도호쿠(Tohoku) 대학교 닛타 준사쿠(Nitta Junsaku) 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 4월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Efficient spin–orbit torque in magnetic trilayers using all three polarizations of a spin current)
이번 연구에서 연구팀은 높은 결정성을 나타내는 단결정 강자성 소재와 전류의 이중층 구조에서 x, y, z의 세가지 방향의 스핀분극을 가진 스핀전류가 생성될 수 있음을 이론과 실험으로 증명했다. 또한, 자화방향과 전류방향을 제어해 스핀토크 효율이 최대가 되는 조건을 확보하여 스위칭 전류를 획기적으로 감소시키는 기술 개발에 성공했다. 이 기술은 SOT-MRAM의 동작 소모전력을 감소시키는 핵심 소재 기술로 활용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 류정춘 박사는 "이번 연구는 자성메모리 내에서 여러 방향의 스핀 전류를 동시에 생성 및 제어할 수 있음을 실험으로 규명한 것으로, 저전력으로 구동하는 스핀트로닉스 소자 개발에 활용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성전자, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.27 조회수 9187 -
‘컴퓨터의 시간을 멈춘다’, 전원 공급 없이도 모든 정보가 복원, 작동되는 비휘발성 컴퓨터 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 컴퓨터의 시간을 멈추는 하드웨어/소프트웨어 기술, `경량화된 비휘발성 컴퓨팅 시스템(Lightweight Persistence Centric System, 이하 라이트PC)'을 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다. 연구진의 컴퓨터에서는 시간이 멈춰진 순간의 모든 정보(실행 상태 및 데이터)는 전원 공급 여부와 관계없이 유지되며, 유지되는 모든 정보는 언제든 사용자가 원할 때 바로 복원, 작동될 수 있다.
기존의 컴퓨터는 휘발성 메모리인 D램을 메인 메모리로 사용하기 때문에 전원이 사라지면 메모리가 저장하고 있는 데이터들을 잃어버린다. 이러한 D램보다 적은 전력 소모와 큰 용량을 제공하는 비휘발성 메모리(인텔의 옵테인 메모리)는 영구적으로 데이터를 기억할 수 있는 특징이 있다. 하지만, 복잡한 내부 구조 설계로 인한 느린 성능 때문에 온전히 메인 메모리로 사용되지 못하고, D램과 함께 사용해 비휘발성 메모리에 저장되는 일부 데이터만을 선택적으로 유지하는 형태로 사용된다. 또한 이상적인 환경 아래 비휘발성 메모리의 성능이 향상돼 메인 메모리로 단독 사용하더라도, 갑작스러운 전원 공급차단의 상황에서 컴퓨터의 모든 정보를 유지할 수는 없다. 비휘발성 메모리 내부에 존재하는 휘발성 구성요소와 프로세서 자체가 가지고 있는 레지스터나 캐시 메모리(휘발성) 같은 임시 저장 공간의 데이터는 전원 공급 없이 지속적 보존이 불가능하기 때문이다.
이러한 문제 때문에 기존의 컴퓨터에서 실행 상태와 데이터를 유지하기 위해서는, D램을 포함, 프로세서가 가지고 있는 휘발성 상태의 데이터들을 비휘발성 메모리나 저장장치인 SSD 등으로 옮기는 체크포인팅 기법등이 데이터 센터나 고성능 컴퓨터에서 사용되고 있다. 하지만 체크포인팅 방식은 주기적 데이터 이동에 추가적인 시간과 전력을 소모하며, 정전 후 전원이 인가되면 시스템 전체를 재부팅하는 데이터 복구 과정을 겪어야 하는 치명적인 단점이 존재한다.
우리 대학 정명수 교수 연구팀이 개발한 라이트PC는 이러한 과정 없이 컴퓨터의 모든 프로그램 실행 상태와 데이터들을 전원 없이 비휘발성으로 유지할 수 있는 프로세서와 메모리 컨트롤러, 그리고 운영체제 기술들을 개발해냈다. 이를 위해 연구팀은 기존 메모리나 스토리지 장치 없이 지속성 메모리만을 활용하여 시스템을 구성해, 시스템의 대부분 상태를 비휘발성으로 유지하게 했으며, 전원이 끊긴 직후 전원 공급 장치의 신호에 따라 프로세서의 남아 있는 비지속성 상태들을 비휘발성으로 변환하는 장치를 통해 정전 시에도 컴퓨터의 시간을 멈출 수 있게 만들었다.
이를 위해서 연구팀이 개발한 라이트PC 기술은 프로세서의 하드웨어 데이터 경로상의 휘발성 구성요소를 최소화하고, 복잡한 내부 구조를 최대한 단순화한 뒤, 데이터 처리의 병렬성을 극대화해 사용자가 일반적인 응용실행에서 D램만 사용하는 고성능 시스템과 큰 성능 차이를 느끼지 못하도록 성능을 개선했다. 또한, 컴퓨터의 시간을 멈추는 동안 일관성 유지를 위해 프로그램 실행이 비결정적으로 진행되지 않도록 임의의 상태/데이터의 변경을 막고 다양한 형태의 지속성 기능이 추가된 운영체제를 구축했다. 일관성이 유지되기 때문에 다시 전원이 인가되면 컴퓨터는 부팅 과정 없이 멈춘 시간부터 다시 실행될 수 있다.
연구팀은 라이트PC의 실효성을 검증하기 위해 자체 제작한 시스템 보드에 시제작한 지속성 메모리를 장착해 비휘발성 컴퓨터를 구축하고, 정전 시 컴퓨터의 시간을 멈추게 하는 운영체제 프로토타입을 제작해 비휘발성 컴퓨터 위에서 실행했다. 엔터프라이즈향 응용 프로그램이 실행되는 도중 무작위 시간에 전원을 제거한 뒤, 다시 인가했을 때 전원이 사라지기 직전의 상태로 모든 프로그램 실행과 데이터가 일관성 있게 복구되는 것을 연구팀은 확인했다. 이와 더불어 라이트PC는 기존 컴퓨터 대비 최대 8배 큰 메모리와 4.3배 빠른 응용실행 및 73%의 전력 소모 절감을 보였다.
정명수 교수는 "이번에 개발된 비휘발성 컴퓨터는 대용량 메모리 제공과 동시에 높은 신뢰성 및 서비스의 안전성을 제공할 수 있어 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅의 저전력 운영으로 인한 탄소중립에너지 효율화에 극대화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 또한 관련된 연구 핵심기술은 차량, 핸드폰 모바일, 사물인터넷 장치등의 베터리 사용량을 최소화하고 초연결사회를 이루는 등 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 뉴욕시에서 오는 6월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `이스카(International Symposium on Computer Architecture, ISCA), 2022'에 라이트PC라는 논문명(LightPC: Hardware and Software Co-Desingn for Energy-Efficient Full System Persistence)으로 발표될 예정이다.
해당 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체 멤레이, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진(중견연계)사업, 그리고 정보통신기획평가원의 연구 지원을 받아 진행됐다. 비휘발성 컴퓨터의 실제 동작 및 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org) 및 유튜브(https://youtu.be/mlF7W_RmYRk)에서 확인할 수 있다.
2022.04.25 조회수 9234 -
두뇌 신경 조율 활동을 모방한 저전력 인공지능 하드웨어 핵심기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘의 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다. 인공지능을 전자기기에서 구현하기 위해서 맞춤형 하드웨어의 개발 또한 뒷받침돼야 하는데, 현재 대부분의 인공 지능용 전자기기들은 많은 연산량을 수행하기 위해 높은 전력 소모와 고도로 집적된 메모리 배열을 사용하고 있다.
인공 지능의 능력 향상을 위해 이러한 전력 소모 및 집적화 한계의 문제를 해결하는 것은 인공 지능 기술 분야의 커다란 과제이며, 인간의 뇌 활동에서 문제 해결의 단서를 찾고자 하는 노력이 계속돼왔다.
김경민 교수 연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율(Neuromodulation) 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.
연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 정운형 박사과정과 전재범 박사과정은 "인간의 두뇌는 생존을 위해 에너지 소모를 최소화하는 방향으로 진화해왔다. 이번 연구에서는 간단한 회로의 구성만으로 인간 두뇌의 학습 방식을 구현하였으며, 이를 통해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었다, 이는 범용성 있게 모든 SNN(스파이킹 뉴럴 네트워크) 인공 신경망에서 사용 가능한 장점을 가진다ˮ며 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것이다ˮ라고 말했다.
이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 지난 3월 31일 자에 게재됐으며 한국연구재단, ㈜SK Hynix, 나노종합기술원(NNFC) 및 KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Demonstration of Neuromodulation-inspired Stashing System for Energy-efficient Learning of Spiking Neural Network using a Self-Rectifying Memristor Array)
2022.04.19 조회수 12700