AI 반도체 성능 딜레마, 인간 뇌 닮은 초저전력 고성능 소자로 해결

△ 강유전체 충전 터널 접합 기반 저수지 컴퓨팅 모식도

인공지능이 일상이 된 시대, 방대한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 초저전력·고성능 반도체 기술 개발이 매우 중요하다. 고려대학교(총장 김동원) 전기전자공학부 신창환 교수 연구팀이 기존 반도체 제조 공정을 그대로 활용하면서도 차세대 인공지능 반도체 및 뉴로모픽 하드웨어 구현에 적합한 핵심 소자를 개발했다.

*뉴로모픽: 인간 뇌의 신경·시냅스 구조를 모방해 적은 에너지로 복잡한 연산을 동시에 처리하는 기술

기존 HZO 기반 반도체 소자는 전력 효율을 높이면 전류가 새어 나가는 상충 관계가 존재했다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 IGZO 중간층을 도입해 ‘HZO 기반 강유전체 충전 터널 접합 소자(FCTJ)’를 개발했다. 그 결과, 데이터를 얼마나 명확하게 읽는지를 뜻하는 ‘전류 on/off 비’와 전류가 새지 않고 한 방향으로 흐르게 하는 ‘정류비’가 모두 10⁴ 이상으로 높은 수준을 보였다. 또, 시간에 따라 응답이 변하는 유연한 학습 능력을 구현했다.

*HZO: 작은 공간에 더 많은 데이터를 안정적으로 담을 수 있는 차세대 초고유전율 소재

*IGZO: 인듐, 갈륨, 아연, 산소로 구성된 산화물 반도체. 고해상도 스마트폰이나 OLED TV 화면 등을 구동하는 핵심 소재로 전력 소모가 매우 적다

연구팀은 이와 같은 FCTJ 소자의 뛰어난 전기적 특성이 대규모 집적 환경에서 발생할 수 있는 누설 전류 경로(sneak-path) 문제를 완화하는 데 효과적임을 입증했다. 각 2,000개 이상의 행과 열 수를 가지는 수동 크로스바 어레이 조건에서도 데이터를 오차 없이 정확하게 읽어내는 능력인 ‘리드 마진(read margin)’을 10% 이상 확보할 수 있음을 확인했다. 

*수동 크로스바 어레이: 가로세로 선을 바둑판처럼 교차시켜 교차점마다 소자를 배치한 구조로, 스위치 없이 소자들을 빽빽하게 밀집시킨 회로 환경

더불어 HZO/IGZO 기반의 재료 및 소자 구조는 CMOS 공정(반도체 표준 제조 공정)과의 연계 가능성을 지녀, 향후 대규모 집적형 뉴로모픽 하드웨어 구현을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.

연구팀은 전기·구조적 분석과 온도 의존 전도 특성 평가를 통해, IGZO와 HZO가 만나는 경계면에 형성된 미세한 산소 구멍들이 시간이 흐를수록 충전되는 전자와 상호작용한다는 점을 밝혀냈다. 그 결과 전자가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽을 효과적으로 낮추며 전류 흐름을 크게 개선했다. 이 과정에서 소자가 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 인간의 뇌처럼 자극의 빈도와 강도에 따라 정보를 짧거나 길게 기억하는 ‘시냅스 가소성’을 나타냈다.

이 소자를 차세대 AI 연산 방식인 ‘물리적 저수지 컴퓨팅’에 적용해 성능 검증도 마쳤다. 실험 데이터를 기반으로 만든 동적 모델을 활용해, 이미지 분류, 동작 인식, 복잡한 패턴 예측 등 다양한 AI 벤치마크(성능 테스트)를 진행한 결과, 우수한 성능이 확인됐다. 

이번 성과는 HZO 기반 강유전체 소자가 CMOS 호환성을 유지하면서도, 차세대 초저전력 AI 반도체의 핵심 소자로 확장될 수 있음을 보여준다. 

본 연구 성과는 국제 학술지인 ‘Advanced Functional Materials’에 3월 31일 게재됐다. 

*논문명: Ferroelectric Charging Tunnel Junctions: Resolving Transport Trade-Offs via Trap-Assisted Barrier Modulation for Physical Reservoir Computing

*DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.75198

*URL: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.75198

이번 연구는 산업통상자원부(MOTIE)가 지원하는 반도체 전략 고도화 기술개발 사업(K-CHIPS) 및 과학기술정보통신부(MSIT) 산하 한국연구재단(NRF)의 집단연구지원사업 IRC의 지원을 받아 수행됐다. 

[연구진 사진]

△(왼쪽부터) 고려대학교 전기전자공학부 신창환 교수(교신저자), 전기전자공학부 신희성 석사과정(제1저자)