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'스커미온' 이용 초저전력 반도체소자 개발

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[아시아경제 황준호 기자] 나노의 스핀 구조체인 스커미온을 전기적으로 제어해 인간의 신경망처럼 활용하는 인공지능 반도체(AI) 소자가 개발됐다. 스커미온을 제어하는 방법을 개발해 반도체 소자로 활용한 것도 의의가 있지만, 기존 반도체보다 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 소자가 개발됐다는 점에서 의미 있는 연구 결과라는 평가가 나온다.


한국과학기술연구원은 29일 송경미 차세대반도체연구소 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 우성훈 IBM 박사 등이 참여한 공동연구팀의 연구 결과에 대해 이같이 밝혔다.


연구팀은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체인 스커미온을 전기적으로 제어하는 방법을 개발했다. 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절해 시냅스 가중치를 변화시키면서 스커미온을 전기적으로 제어할 수 있는 기술이다.


연구팀은 이 기술을 기반으로 한 시냅스 소자를 최초로 제작했다. 연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용해 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행했다. 1만5000회의 패턴 학습으로 90%의 인식률을 달성했다. 이는 기존 인공시냅스 소자로 수십만번의 반복 학습을 해야 얻을 수 있는 인식률이다. 전력 사용량도 기존 소자보다 10분의 1 정도로 줄일 수 있었다.


KIST 송경미 박사는 "기존 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과"라며 "전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다"라고 말했다.


KIST 주현수 박사는 "본 연구에서 '스커미온'을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다"라고 밝혔다.


이번 연구 결과는 세계적인 학술지 네이처 일렉트로닉스에 실렸다.



황준호 기자 rephwang@asiae.co.kr
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