국내 대학 연구진이 인간의 뇌를 모방해 적은 전력으로 AI(인공지능) 기능을 수행하고 글자와 얼굴 이미지를 인식할 수 있는 반도체를 개발했다.

KAIST는 최양규·최성율 교수 연구팀이 인간 뇌신경세포인 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 단일 트랜지스터를 이용해 '뉴로모픽 반도체'를 개발했다고 5일 밝혔다.

뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W)밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다.

인간의 뇌는 1000억개의 뉴런(신경세포)과 이를 연결하는 100조개의 시냅스로 이뤄져 있는데, 시냅스는 뇌 신경망에서 데이터를 처리하는 데 핵심적 역할을 한다. 뉴로모픽 반도체는 이런 사람의 뇌 시냅스 구조를 모방해 만들어 AI와 같은 기능을 초저전력으로 수행하기 때문에 차세대 메모리 소자로 주목받고 있다.

기존 디지털, 아날로그 회로에 기반한 뉴런을 단일 트랜지스터에 구현하려면 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도에서 한계가 있었다. 인간의 뇌가 약 1000억개의 뉴런과 100조개의 시냅스로 구성돼 있어 모바일이나 사물인터넷 장치에 사용하기 위해선 집적도를 개선해야 하기 때문이다.

연구팀은 문제 해결을 위해 널리 쓰이고 있는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작할 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방, 이를 동일 웨이퍼(8인치) 상에 동시 집적해 뉴로모픽 반도체를 제작했다.

이 뉴로모픽 반도체는 동시성 판단 등 뇌의 일부 기능을 모방, 글자 이미지와 얼굴 이미지 인식이 가능하다는 것을 확인했다.

연구팀이 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도 개선과 비용 절감 등에 이바지하며, 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

KAIST 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(8월)' 온라인판에 게재됐다.