삼육대학교 인공지능융합학부 양민규 교수 연구팀이 인공지능(AI) 시대의 핵심 과제로 꼽히는 ‘폰 노이만 병목’ 문제를 완화할 수 있는 차세대 메모리 기술을 개발했다.

폰 노이만 병목은 연산 장치와 메모리가 분리된 구조로 인해 데이터 이동 과정에서 속도 저하와 전력 소모가 발생하는 현상을 의미한다.

이번 연구 성과는 복합재료 분야 학술지 ‘Advanced Composites and Hybrid Materials’에 3월자로 게재됐다.

연구팀은 인간 뇌의 신경망 구조와 시냅스 작동 방식을 모방해 연산과 저장을 동시에 수행하는 뉴로모픽 컴퓨팅용 저항변화 메모리(ReRAM)를 구현했다.

핵심은 지르코늄 산화물(ZrOx)과 탄탈륨 산화물(TaOx)을 결합한 이중층 구조다. TaOx 층이 산소 저장소 역할을 하며 전류 흐름을 안정적으로 제어하고 전도성 필라멘트 형성을 유도하는 방식이다.

이 구조를 통해 ±1.3V의 저전압 환경에서 10ns 수준의 스위칭 속도를 구현했으며, 10⁹회 이상의 동작 내구성과 85℃ 조건에서도 안정적인 데이터 유지 특성을 확인했다.

연구팀은 해당 소자를 실제 인공지능 연산에 적용해 성능을 검증했다. MNIST 손글씨 데이터셋 기반 인공신경망 학습에서 93.31%의 분류 정확도를 기록했다.

또 이미지 복원 모델(AOTGAN)에 적용한 결과, 일부가 가려진 이미지를 자연스럽게 복원하는 성능을 보이며 응용 가능성을 확인했다.

양민규 교수는 “연산과 저장을 통합한 뉴로모픽 반도체 구현 가능성을 실험적으로 확인한 연구”라며 “저전력 특성을 기반으로 엣지 AI, 자율주행, 사물인터넷 등 분야에서 활용될 수 있다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등이 지원하는 지능형 반도체 사업을 통해 수행됐다.