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고려대·KIST, 뉴런·시냅스 겸용 뉴로모픽 소자 개발

고려대 KU-KIST융합대학원/융합에너지공학과 왕건욱 교수 연구진과 KIST 양성욱 박사 연구진이 공동으로 '재구성형 뉴로모픽 소자' 기술을 개발했다. 연구진은 바나듐 산화물 멤리스터 하나의 내부 구조를 제어해 비휘발성(인공 시냅스)과 휘발성(인공 뉴런) 특성을 동시에 구현했다. 열처리를 통해 소자 내부에 비대칭적인 나노다공성 구조와 산소공공을 형성했으며, 구멍과 결함이 많은 영역은 시냅스, 구조가 촘촘한 영역은 뉴런 기능을 한다. 기존에는 두 특성을 구현하기 위해 서로 다른 재료나 소자를 사용해 시스템 확장 시 제조공정과 회로 구성이 복잡해지는 한계가 있었다. 연구 성과는 고려대, KIST, 한국연구재단의 지원으로 수행됐고 'Advanced Materials' 온라인에 8월 17일 게재됐다.

9월 17일

전압으로 제어되는 인산염 침전 게이팅 기반 고체 나노포어 멤리스터

연구진은 SiNx 고체상 나노포어(solid-state nanopore)를 사이에 두고 CaCl2 용액과 인산염(phosphate) 용액을 마주 보게 한 비대칭 전기화학 시스템을 구성해, 나노포어 내부의 화학 반응(침전)으로 작동하는 나노유체 멤리스터(nanofluidic memristor)를 체계적으로 조사했다. pH, 인산염 농도, 나노포어 형상, 전압 펄스 방식을 바꿔가며 전기적 특성과 메모리 거동의 변화를 살펴봤다. 단일 포어와 포어 배열(array)을 비교한 결과, 병렬 포어 배열에서는 pH·농도에 따른 히스테리시스와 펄스 응답이 더 매끄럽게 나타난 반면, 단일 포어는 더 크고 비단조적인(nonmonotonic) 변화를 유지했다고 보고한다. 다만 초록에는 정량적인 성능 수치나 소자 수명·재현성에 대한 값이 제시되어 있지 않아, 실제 소자 수준의 성능은 판단하기 어렵다.

8월 15일

GeTe 전해질 결합 구조 제어로 균일도 높인 CBRAM과 선택소자 없는 홉필드 신경망 구현

연구진은 전도성 브리지 메모리(CBRAM, conductive bridge random access memory)의 Ge-Te 고체전해질(solid electrolyte) 조성을 체계적으로 바꿔가며 소자 간(D2D) 편차를 줄이는 방법을 탐색했다. Ge:Te 비율을 조절한 결과 Ge3.5Te1 조성에서 확률적 저항 편차가 GeSe 기반 소자 대비 약 3자릿수(three orders of magnitude) 감소했다고 보고했으며, 라만 분광(Raman spectroscopy) 분석에서는 비대칭 신축 진동을 보이는 GeTe4 사면체 단위가 지배적인 결합 네트워크를 이루어 Cu+ 이온 이동 경로를 가두고 안정화하는 것이 원인으로 제시됐다. 이 균일도를 바탕으로 선택소자(selector) 없는 16x16 Cu/Ge3.5Te1 크로스바 어레이를 제작하고, 반선택(half-selection) 방식의 완전 병렬 프로그래밍으로 4x4 홉필드 연상 네트워크의 학습과 회상을 시연했다. 다만 선택소자가 없는 상태에서 성공적으로 회상된 패턴 연상은 최대 2개까지로, 개념 검증(proof-of-concept) 수준의 소규모 어레이 결과라는 한계가 있다. 동료평가를 거치지 않은 프리프린트일 수 있어 해석에 주의가 필요하다.

6월 4일