신소재공학과 조병진 교수 연구팀이 주도한 최근 연구결과가 지난 10월 1일(금)자로 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, IF=18.808)’의 2021년 31권 40호 앞 표지(Front Cover) 논문으로 선정됐다.
 

이번 논문은 신소재공학과 오세영씨(석사졸업 후 연구원)이 제1저자(공동 제1저자: 남재현, 장혜연, 석사졸업)로 참여했으며, 한국재료연구원의 권정대 박사와 김용훈 박사가 공동 교신저자로 참여했다.
 

조병진 교수 연구팀은 ‘Low Power MoS2/Nb2O5 Memtransistor Device with Highly Reliable Heterosynaptic Plasticity: 높은 신뢰성의 헤테로 시냅스 가소성을 갖춘 저 전력 MoS2/Nb2O5 멤트랜지스터 소자’라는 주제로 논문을 발표했다.
 

최근 인공지능 기술이 고도로 발전하면서 뇌의 효율적인 정보처리 메커니즘을 모방하는 차세대 뉴로모픽(신경 네트워크 모방) 하드웨어 개발 연구가 활발하게 수행되고 있으며, 이중 핵심 소자 기술은 신경 시냅스의 전기적 가소성을 전기 전도도 변화로 재현성 있게 모방하는 것이다. 특히, 2차원 MoS2 멤트랜지스터(메모리+트랜지스터 합성어) 소자는 독특한 헤테로 시냅스 전기적 특성으로 인해 뉴로모픽 소자로서 상당한 관심을 불러 일으켰다. 하지만, MoS2 단결정내에 존재하는 결함이 외부 전계에 의해 움직이는 원리로 작동하다 보니 결함의 농도나 이동을 정밀하게 제어하는 것이 어려워 특성 재현성이 높으면서도 신뢰할 만한 멤트랜지스터 시냅스 소자를 개발하는데 어려움이 있었다.
 

이를 해결하기 위해 연구팀은 Nb2O5 산화물층과 다결정 MoS2를 순차적으로 적층하여 소자를 제작하면, 높은 전기적 신뢰성을 갖춘 멤트랜지스터 소자를 구현할 수 있음을 발견하였다. 특히, Nb2O5 산화물의 두께를 변화시켜 멤트랜지스터 저항 스위칭 특성을 자유롭게 변조하는 것뿐만 아니라 10-12 joule의 매우 낮은 에너지로 기억 및 망각과 관련된 뇌의 정보를 처리하는 것이 가능함을 보였다. 최종적으로, 개발된 멤트랜지스터 소자가 뉴로모픽 회로에 적용되면 94.2%의 높은 숫자 패턴 인식률을 가질 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 입증했다.
 

연구를 지도한 신소재공학과 조병진 교수는 “새로운 구조의 멤트랜지스터 소자를 뉴로모픽 컴퓨터 개발에 활용하면 실제 신경계에서 나타나는 중요한 정보 처리 메커니즘을 모방하여 회로 집적도 및 구동 에너지를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 향후 저전력 엣지 인공지능 시스템에 탑재가 가능한 기술로도 응용될 수 있다”고 밝혔다.
 

한편, 이번 연구 성과는 과학기술정보통신부 한국연구재단 기초연구사업 및 한국재료연구원 주요사업의 지원으로 수행되었다. 

 

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