인간의 뇌를 모사해 인공지능 구사하는 '뉴로모픽 컴퓨팅 시스템' 구현
불안정한 필라멘트 방식 벗어나 안정적으로 동작하는 어레이 구현 성공
(내외방송=정지원 기자) 인간의 신경 세포 동작을 모사하면서도 뛰어난 안정성과 신뢰성을 나타내는 시스템이 개발됐다.
KAIST는 7일 "최신현 전기및전자공학부 교수 연구팀이 뛰어난 안정성과 집적도(칩 당 소자의 수)가 높은 우리 뇌의 뉴런 세포(신경 세포)의 동작을 모사하는 '고신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이(배열)'를 개발했다"고 밝혔다.
멤리스터(Memristor)는 입력에 따라 소자의 저항 상태가 바뀌는 것으로 입력 전압의 크기와 길이 등에 따라 소자 내부의 저항값이 바뀌면서 저장하거나 처리한다.
최 교수 연구팀은 기존 멤리스터의 불안정한 특성을 보이는 필라멘트 기반 방식에서 벗어나 점차적으로 산소 농도를 갖는 금속산화물을 이용해 안정성과 신뢰성이 높은 인공 뉴런 어레이를 발표했다.
기존의 멤리스터 소자는 안정성이 낮고 응용해서 사용하기 위한 어레이 형태로 제작하기 힘들다는 문제점이 있었다.
하지만, 연구팀이 개발한 소자는 뛰어난 안정성을 갖추고 있을뿐만 아니라 자기정류(주변압기의 고전압 축에 방사선 관을 접촉하고 교류 고전압을 그대로 방사선 관에 공급) 특성과 높은 수율(실제로 얻은 분량과 이론상으로 기대했던 분량을 백분율로 나타냄)을 갖춰 대용량 어레이 형태로 집적할 수 있다.
따라서 집적도가 높고 안정적인 뉴로모픽 시스템(인간 뇌와 신경을 모방)을 구현할 때 활발히 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
인간의 뉴런은 들어오는 신호의 크기와 주파수에 따라 스파이크를 내보내거나 내보내지 않는 방식으로 정보를 처리한다.
현대의 컴퓨터가 빅데이터를 처리하는 데 많은 에너지를 소모하는 것과는 다르게 사람의 뇌는 매우 적은 에너지만으로도 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.
신경의 효율적인 신호전달 시스템을 모사해 컴퓨터에 사용하는 뉴로모픽 하드웨어 기술이 최근 활발히 연구되고 있는 이유다.
멤리스터 소자는 고집적, 고효율로 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅 시스템을 구현하기에는 단위 소자의 신뢰성과 수율에 문제가 있다.
기존의 멤리스터는 절연체(열이나 전기를 잘 전달하지 않는 물체) 내부에서 필라멘트가 마치 번개와 같이 무작위로 생성되고 사라지면서 동작하기 때문에 제어하기가 힘들어 낮은 신뢰성을 보였기 때문이다.
이로 인해 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 필라멘트를 기반으로 한 저항 변화가 아니라 점차적인 산소 이온의 이동을 이용해 저항 변화 소자를 구현함으로써 소자의 신뢰성을 확보했다.
또, 단위 소자를 통한 어레이 제작 기술을 확보해 400개의 고신뢰성 인공 뉴런 소자를 100% 수율의 크로스바 어레이 형태로 집적하는 데 성공했다.
이에 연구팀은 제작한 고신뢰성 인공 뉴런 어레이를 기반으로 한 뉴로모픽 시스템을 이용해 항균성 단백질 아미노산 서열을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 항균성 단백질을 만들어내는 뉴로모픽 시스템을 구현했다.
제1 저자인 박시온 석박사통합과정 연구원은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 뉴런 소자는 안정적인 특성과 높은 수율을 바탕으로 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
이어 "개발된 인공 뉴런 소자를 이용해 촉각 등을 감지하는 로봇의 인공 신경계와 시계열 데이터(일정 기간에 대해 시간의 함수로 표현되는 데이터)를 처리하는 축적 컴퓨팅 등 다양한 응용을 가능하게 해 미래 전자공학의 기반이 될 것"이라고 덧붙였다.
삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행된 이 연구는 박시온, 정학천 KAIST 전기및전자공학부 석박사통합과정과 박종용 석사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 6월호로 출판됐다(논문명: Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor of artifical neuron and neuromorphic computing).
