동국대 연구팀, 전기·빛 신호 함께 처리하는 AI 반도체 기술 개발

이현호 석사과정생, 김성준 교수 연구팀
단일 소자서 전기·광학 기억 동시 제어
'Advanced Science'에 연구 성과 게재

[파이낸셜뉴스] 동국대 연구팀이 하나의 반도체 소자에서 함께 전기적·광학적 기억을 동시에 처리하는 인공지능(AI) 반도체 기술을 개발했다.

21일 동국대에 따르면 전자전기공학부 이현호 석사과정생과 김성준 교수 연구팀이 하이브리드 입력 기반 저장소 컴퓨팅 시스템을 구현했다.

저장소 컴퓨팅은 복잡한 시계열 데이터를 비교적 적은 학습 과정으로 처리하는 AI 연산 방식이다.

센서에서 들어오는 신호를 효율적으로 분류·인식할 수 있어 차세대 저전력 AI 반도체 기술로 주목받고 있다.

연구팀은 실리콘 질화막(Si3N4), 하프늄 지르코늄 산화물(HZO), 인듐 갈륨 아연 산화물(IGZO)을 결합한 3층 구조의 강유전체 박막 트랜지스터(FeTFT)를 개발했다.

이 소자는 하나의 게이트 구조 안에서 세 가지 메모리 작동 방식을 독립적으로 제어할 수 있도록 설계됐다.

하프늄 지르코늄 산화물층의 강유전성 분극을 이용한 비휘발성 전기적 장기 기억, 실리콘 질화막층의 전하 트래핑을 이용한 휘발성 전기적 단기 기억, 인듐 갈륨 아연 산화물 채널의 광학적 이온화를 활용한 휘발성 광학 단기 기억을 각각 구현했다.

연구팀은 전기 자극과 광학 자극이 서로 다른 속도로 사라지는 특성에도 주목했다. 두 단기 기억의 붕괴 시간 차이를 결합하면 입력 데이터의 특징을 더 세밀하게 구분할 수 있다는 설명이다.

연구팀은 기존 1×4 배열에서 발생하던 데이터 왜곡 문제를 줄이기 위해 '2×2 매트릭스 하이브리드 매핑 모델'도 새로 제시했다.

이를 적용한 결과 손글씨 숫자 이미지 데이터셋인 MNIST 인식 테스트에서 92.43%의 인식 정확도를 달성했다.

김성준 교수는 "이번 연구는 반도체 소재의 물리적 현상을 연산에 직접 활용해 하드웨어 기반 AI의 성능 한계를 물리적으로 극복한 결과"라며 "전기와 빛을 동시에 처리하는 이종 결합 기술은 향후 온디바이스 AI 시장에서 경쟁력 있는 기술이 될 것"이라고 말했다.

[e-mail] 이보미 기자