원자단위 미세 필라멘트 조절을 통한 저항 변화 메모리 기억 특성 분석
장기 및 단기기억 특성을 구현하여 이미지 인식 인공신경망 구현
나노과학 분야 저명 국제 학술지 ‘ACS Nano’ 온라인 게재

(왼쪽부터) 동국대 전자전기공학부 이윤석 석사, 김성준 교수

동국대 전자전기공학부 이윤석 석사 (제1저자), 김성준 교수 (교신저자)로 구성된 연구팀이 이차원 물질인 MoS2를 활용한 차세대 메모리 소자를 개발했다고 발표했다.

이차원 물질 기반 메모리 소자에 대한 선행 연구 결과를 바탕으로 제작한 해당 소자는 미세 원자단위의 필라멘트 조절을 통해 다중 레벨에서 조절 가능한 기억 특성을 가진다. 또한 시냅스 특성 측면에서 이를 장기기억과 단기기억으로 구현하여 인공 시냅스 소자로서 확장 가능성을 제시했다.

김성준 교수는 “1저자 이윤석 학생은 미국 University of Texas at Austin 연구팀에 파견되어 현지 연구원들과 긴밀히 협력했다. 미세화에 중점을 둔 반도체 산업에서 차세대 물질을 이용한 고성능 차세대 메모리는 AI 컴퓨팅과 같은 시냅스 특성이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상한다."며 "본 연구는 장기와 단기의 복합 기억 기능을 모두 효과적으로 구현하여 AI 분야에서 인공 신경망 구현하는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것”이라고 기대를 나타냈다.

본 연구는 산업통상자원부가 주관하는 "첨단소재 기반 스마트팩토리 글로벌인재 양성 사업 (단장 기계로봇에너지공학과 김흥수교수)“ 과제의 지원을 받아, 나노 및 이차원 물질을 연구하는 미국의 University of Texas at Austin 연구팀과 협력하여 진행됐다. 김성준 연구팀은 소자의 전기적 특성 분석과 인공 시냅스 구현을 담당했고, University of Texas at Austin 연구팀은 소자 제작 및 공정에 초점을 맞췄다.

이차원 물질을 이용하여 원자단위의 필라멘트 조절을 통한 장기 및 단기 기억 복합 구현 특성 구현 및 인공 시냅스와 인공 신경망 구현에 관한 본 연구는 고성능 뉴로모픽 메모리 특성을 활용하여 차세대 메모리의 하드웨어 지능형 시스템에서의 잠재력을 보여줬다. 본 연구 외에도 김성준 연구팀은 올해 1월 Nano Energy, 4월 ACS Applied Materials & Interfaces, 5월 ACS Materials Letters 등 저명한 국제 학술지에 뉴로모픽 소자에 관한 연구를 꾸준히 게재하고 있다. 현재 차세대 메모리인 FTJ, RRAM, FeFET, 2T DRAM 등 다양한 메모리 소자에서의 인공지능 반도체 특성 구현 연구가 활발히 진행 중이다.

해당 연구결과는 <Programmable Retention Characteristics in MoS2-Based Atomristors for Neuromorphic and Reservoir Computing Systems>라는 제목으로 나노 분야 저명 국제 학술지 「ACS Nano (IF=18.027)」 24년 5월 온라인에 게재되었다.

이윤석 학생은 University of Texas at Austin의 Akinwande Nano Research Group 박사과정으로 입학하여 뉴로모픽 소자에 대한 연구를 이어갈 계획이다.