단국대·고려대 공동연구팀, 초박막 AI 멤리스터 반도체 소자 개발

단국대 전경. 서울신문DB

단국대학교는 김민주 교수·최준환 교수, 고려대 신용구 교수가 참여한 공동 연구팀이 10㎚ 이하 초박막 고분자를 기반으로 기억과 연산을 동시에 수행하는 차세대 AI 반도체 ‘멤리스터(memristor)’ 소자 개발에 성공했다고 16일 밝혔다.

AI 기술의 고도화와 대용량 데이터 처리 수요가 급증하면서 반도체 분야에서는 이른바 ‘메모리 병목(Memory Wall)’ 문제가 심화되고 있다.

멤리스터는 전류 흐름을 스스로 제어하며 학습 가중치를 조절할 수 있어 ‘스스로 생각하는 메모리’로 차세대 메모리·연산 소자로 주목받는다.

그러나 기존 고분자 기반 멤리스터는 소자 특성 편차로 인한 오작동, 수율 저하 등 내구성과 신뢰성 문제로 상용화에 어려움이 있다.

연구팀은 전류를 정밀하게 제어할 수 있는 고성능 초박막 소재를 개발했다.

연구팀은 액체 용매 없이 기체 상태 물질을 반응시켜 박막을 형성하는 iCVD(initiated Chemical Vapor Deposition) 공정을 적용해, 사이아노(CN) 기능을 갖는 고분자 물질을 10nm 이하 두께(머리카락 굵기의 수천 분의 1 수준)의 초정밀 박막으로 구현했다.

개발된 멤리스터를 고해상도 이미지 기반 최신 AI 모델(CNN)에 적용 결과, 최대 88.39%의 분류 정확도를 기록했다.

연구팀은 전력 효율 향상, 처리 속도 증가, 칩 면적 감소 등 기존 반도체 구조 대비 구조적 우수성도 입증했다.

김민주 단국대 교수는 “엣지 AI, 웨어러블 기기, 자율주행, 로봇 등 저전력·고효율 AI 시스템 구현에 크게 기여할 것”이라고 말했다.

연구 성과는 국제 저명 학술지 ‘Advanced Science’(2024년 영향력지수 IF=15.1)에 2025년 11월 온라인 게재됐다.

논문 제목은 ‘An Ultrathin, Cyano-Functionalized Copolymeric Memristor by iCVD Process for Driving Convolutional Neural Networks of High-Resolution Images’(고해상도 이미지용 합성곱 신경망 구동을 위한 iCVD 기반 초박막 사이아노 기능화 공중합체 멤리스터)다.

이번 연구는 한국연구재단 주관 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, 중견연구사업과 신진연구자인프라지원사업(기초과학연구원), 인간지향적 차세대 도전형 AI 기술개발사업(정보통신기획평가원)의 지원을 받아 수행됐다.

천안 이종익 기자

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