2026.5.22

AI 반도체 성능 딜레마, 인간 뇌 닮은 초저전력 고성능 소자로 해결 

□ 인공지능이 일상이 된 시대, 방대한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 초저전력·고성능 반도체 기술 개발이 매우 중요하다. 고려대학교(총장 김동원) 전기전자공학부 신창환 교수 연구팀이 기존 반도체 제조 공정을 그대로 활용하면서도 차세대 인공지능 반도체 및 뉴로모픽 하드웨어 구현에 적합한 핵심 소자를 개발했다.

*뉴로모픽: 인간 뇌의 신경·시냅스 구조를 모방해 적은 에너지로 복잡한 연산을 동시에 처리하는 기술

□ 기존 HZO 기반 반도체 소자는 전력 효율을 높이면 전류가 새어 나가는 상충 관계가 존재했다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 IGZO 중간층을 도입해 ‘HZO 기반 강유전체 충전 터널 접합 소자(FCTJ)’를 개발했다. 그 결과, 데이터를 얼마나 명확하게 읽는지를 뜻하는 ‘전류 on/off 비’와 전류가 새지 않고 한 방향으로 흐르게 하는 ‘정류비’가 모두 10⁴ 이상으로 높은 수준을 보였다. 또, 시간에 따라 응답이 변하는 유연한 학습 능력을 구현했다.

*HZO: 작은 공간에 더 많은 데이터를 안정적으로 담을 수 있는 차세대 초고유전율 소재

*IGZO: 인듐, 갈륨, 아연, 산소로 구성된 산화물 반도체. 고해상도 스마트폰이나 OLED TV 화면 등을 구동하는 핵심 소재로 전력 소모가 매우 적다

□ 연구팀은 이와 같은 FCTJ 소자의 뛰어난 전기적 특성이 대규모 집적 환경에서 발생할 수 있는 누설 전류 경로(sneak-path) 문제를 완화하는 데 효과적임을 입증했다. 각 2,000개 이상의 행과 열 수를 가지는 수동 크로스바 어레이 조건에서도 데이터를 오차 없이 정확하게 읽어내는 능력인 ‘리드 마진(read margin)’을 10% 이상 확보할 수 있음을 확인했다. 

*수동 크로스바 어레이: 가로세로 선을 바둑판처럼 교차시켜 교차점마다 소자를 배치한 구조로, 스위치 없이 소자들을 빽빽하게 밀집시킨 회로 환경

□ 더불어 HZO/IGZO 기반의 재료 및 소자 구조는 CMOS 공정(반도체 표준 제조 공정)과의 연계 가능성을 지녀, 향후 대규모 집적형 뉴로모픽 하드웨어 구현을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.

□ 연구팀은 전기·구조적 분석과 온도 의존 전도 특성 평가를 통해, IGZO와 HZO가 만나는 경계면에 형성된 미세한 산소 구멍들이 시간이 흐를수록 충전되는 전자와 상호작용한다는 점을 밝혀냈다. 그 결과 전자가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽을 효과적으로 낮추며 전류 흐름을 크게 개선했다. 이 과정에서 소자가 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 인간의 뇌처럼 자극의 빈도와 강도에 따라 정보를 짧거나 길게 기억하는 ‘시냅스 가소성’을 나타냈다.

□ 이 소자를 차세대 AI 연산 방식인 ‘물리적 저수지 컴퓨팅’에 적용해 성능 검증도 마쳤다. 실험 데이터를 기반으로 만든 동적 모델을 활용해, 이미지 분류, 동작 인식, 복잡한 패턴 예측 등 다양한 AI 벤치마크(성능 테스트)를 진행한 결과, 우수한 성능이 확인됐다. 

□ 이번 성과는 HZO 기반 강유전체 소자가 CMOS 호환성을 유지하면서도, 차세대 초저전력 AI 반도체의 핵심 소자로 확장될 수 있음을 보여준다. 

□ 본 연구 성과는 국제 학술지인 ‘Advanced Functional Materials’에 3월 31일 게재됐다. 

*논문명: Ferroelectric Charging Tunnel Junctions: Resolving Transport Trade-Offs via Trap-Assisted Barrier Modulation for Physical Reservoir Computing

*DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.75198

*URL: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.75198

□ 이번 연구는 산업통상자원부(MOTIE)가 지원하는 반도체 전략 고도화 기술개발 사업(K-CHIPS) 및 과학기술정보통신부(MSIT) 산하 한국연구재단(NRF)의 집단연구지원사업 IRC의 지원을 받아 수행됐다. 

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