2차원 나노소재 형성 메카니즘 규명 - 차세대 물질로 주목받고 있는 그래핀 및 2차원 소재에 대한 성장 메카니즘 정밀 분석, 정량적 데이터 제시 및 통합 합성 방정식 유도 - 금속 촉매 도움 없이, 저온에서, 직접 절연촉매 위에 그래핀 성장을 가능하게 해 주는 γ-Al2O3 기판 소재 개발 - 이러한 분석과 개발을 통해, 맨손으로 공정이 가능한 ‘그래핀 스티커’ 개발 현재 반도체 기술은 처리 능력 향상을 위해 소자 밀도가 높아지면서 단위 면적당 전력 수요가 증가함에 따라 기하급수적으로 증가하는 열처리 문제 때문에 소자의 성능을 제대로 구현할 수 없는 한계에 도달하였다. 이를 해결하기 위해, 기존 반도체 소자 물질인 실리콘을 대체하는 월등한 전기적 특성을 가지면서 저전력 고효율 물질인 2차원 나노 소재인 그래핀에 대한 연구가 활발하다. 그러나 2차원 소재가 실질적, 정량적으로 어떻게 성장하는지에 대한 메카니즘이 규명되지않아 기존 연구들이 한시적, 산발적으로 그치게 되었고, 결국 연구 결과들 간의 상호 상승효과(synergistic effect) 또한 극대화 되지 못하고 있는 실정이다. 국내 연구진이 2차원 소재가 성장하는 메카니즘을 밝히고 대면적 그래핀을 합성하는데 성공했다. 다양한 2차원 나노 소재 성장을 위한 새로운 촉매 및 성장법 연구와 새로운 나노 소재의 개발에 실질적으로 활용이 가능할 것으로 보인다. 한국과학기술연구원 (KIST, 원장 이병권) 광전소재연구단 송용원 박사 연구팀은 나노 소재의 합성 적용이 가능한 2차원 나노 소재의 합성 메카니즘을 수학적으로 유도하였으며, 이를 정량적으로 규명하였다. 연구진이 개발한 메카니즘은 이것이 적용되는 성장 환경, 촉매 기판, 전구체를 함수로 넣어 최종적으로 합성 될 2차원 소재의 정량적 형태를 정확히 예측할 수 있다. 그래핀을 이용하여 이를 증명한 연구팀은, 이를 기반으로 하여 새로운 비금속 절연 기판 소재인 γ-Al2O3 (감마상의 알루미나) 기판을 그래핀 합성을 위한 촉매이자 기판으로 개발, 응용하여 그래핀을 금속 촉매 없이 직접 절연 기판 위에 합성하는데 성공하였다. 또한 이렇게 γ-Al2O3 기판 상에 합성된 그래핀은 추가적인 금속촉매 제거공정 없이 바로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 Cu(구리)와 Ni(니켈) 촉매를 사용하여 합성된 그래핀 보다 우수한 특성들을 가진다는 것을 증명하였다. 2009년에 전이금속 촉매를 활용한 균일한 대면적 그래핀 합성법이 개발된 이후, 비금속 촉매 기판으로 그래핀을 대면적으로 균일하게 합성한 예는 아직까지 없었다. 그런데 이 방법은 그래핀을 합성한다고 하더라도 그래핀만을 금속 촉매에서 분리하기 위해 용액 기반의 전사 공정을 거쳐야 해서 비용이나 환경적 측면에서 많은 단점이 있고 대면적으로 균일한 크기의 그레인1)으로 그래핀을 성장시키는데 한계가 있었다. 게다가 현재까지는 이러한 문제가 촉매 기판 자체의 한계로 인한 것인지, 아니면 성장 조건의 최적화 문제인지에 대한 판단의 기준도 없었다. 연구진이 수학적 유도를 통해 밝힌 메카니즘에 따르면 기존의 그래핀 합성에 대한 문제들을 모두 해결할 수 있게 되었다. 또한 촉매 기판에 합성시킬 그래핀의 형태를 정량적으로 예측할 수 있게 되었다. - 연구진이 수학적으로 유도한 2차원 나노 소재의 일반적인 형성 메카니즘은 시스템에 주입한 탄소 전구체의 종류, 압력, 촉매 기판의 정보로부터 탄소 전구체가 수소를 잃으면서 촉매 기판 위에 공급되는 탄소 원자량을 바탕으로 한다. 이러한 과정에서 생성된 탄소 원자가 기판 표면으로부터 떨어져 나가는 확률과 표면 확산2)을 통해 무사히 다른 탄소 원자 또는 다량체3)와 만나 이량체4)를 형성하거나, 그래핀 핵이 형성되고 성장하는 확률, 그리고 그래핀 그레인으로부터 탈착되는 확률에 대한 비율 평형 방정식 (balance rate equation)을 바탕으로 세워졌다. 그리고 연구 결과 촉매 기판의 촉매적 활성화 사이트 (catalytic active site)가 온도에 따라 변화되는 점을 착안하여 유도된 메카니즘 식을 보정하였다. 연구진이 개발한 매커니즘으로 예상한 그래핀 합성결과와 실제 그래핀의 합성 결과는 저온공정에서 고온공정, γ-Al2O3 촉매 절연기판, Cu와 같은 전이 금속 촉매 기판 모두에서 그래핀의 성장 결과가 정확히 일치하였다. 이러한 결과식을 시간에 따라 풀면, 온도에 따른 초기 핵형성 방정식 (initial nucleation rate)부터, 그레인의 성장 속도, 최종적으로 성장될 그레인 크기, 표면 점유율 (surface coverage) 등을 구할 수 있다. 그리고 이 연구 과정에서 새롭게 개발된 절연촉매 기판인 γ-Al2O3 기판은 (1) 다른 금속 촉매의 도움 없이 그래핀을 합성할 수 있으며, (2) 기판 자체가 전사 공정이 필요 없는 절연기판이기에 합성된 상태에서 바로 사용가능하다. 또한 (3) 그래핀 형성의 속도결정단계 (rate-determine step)의 활성장벽5)이 낮아 이론상의 그래핀 합성 최저 온도가 100oC6)에 근접하는 저온공정이다. 기존의 그래핀 합성온도가 1,000oC이고, 반도체 공정에 일반적으로 필요한 온도가 400oC 이하임을 감안할 때 매우 낮은 공정이라 할 수 이다.(4) 표면 확산 장벽7) 이 거의 0에 가까워 균일 합성에 있어서는 최적의 기판으로 예상되었고, 실험적으로 이를 증명하였다. 또한, (5) γ-Al2O3 촉매 기판이 나노미터 크기부터 마이크로미터 크기의 그레인을 갖는 그래핀을 맞춤형으로 합성 할 수 있는 기판이라는 것 역시 확인되었다. 특히 (6) 성장된 그래핀과의 접착 에너지8)가 매우 작아 성장된 그래핀 위에 폴리머를 코팅하고 물리적으로 떼어내는 방식으로 최소한의 손상으로 ‘그래핀 스티커’를 얻을 수 있으며, 이를 플렉서블 또는 스트레처블 소자에 바로 응용할 수 있다. 손으로 재단한 그래핀 스티커는 D-형 광섬유에 부착하면, 그래핀의 비선형성 광흡수를 응용한 초고속 펄스 레이저 (femtosecond laser)를 구현할 수 있다. 또한 그래핀 스티커를 활용하여 전기 신호로 빛을 제어하는 전광스위치를 개발할 수도 있으며, 이를 활용하면 광통신에 직접 응용할 수 있다. 그래핀 스티커는 패치형 바이오센서, 기체센서, 광센서에도 적용가능하다. 제1저자인 박재현 박사는 “2차원 나노 소재에 대한 일반적 합성 메카니즘을 다양한 정량적 활성화 에너지를 바탕으로 도출된 식으로 표현하였으며, 이러한 활성화 에너지 값들이 2차원 소재 성장에 어떠한 영향을 미치느냐를 잘 보여주는 실질적인 해석의 틀을 제공하였다.”며, “새로운 2차원 나노 소재 합성에 있어 고려해야할 매우 중요한 판단의 근거를 제공해 줄 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 KIST의 차세대반도체연구소 융합사업의 지원으로 수행되었으며, Scientific Reports에 “Growth, Quantitative Growth Analysis, and Applications of Graphene on γ-Al2O3 catalysts” (DOI: 10.1038/screp11839)라는 제목으로 7월 3일 게재되었다. <그림자료> 그림 1. 개발된 γ-Al2O3 촉매 기판 위에 탄소 전구체로부터 그래핀 핵이 형성되는 과정을 그린 모식도. C: 탄소, H: 수소, Ea: 그래핀 형성 과정에서 고려된 에너지 장벽. 그림 2. γ-Al2O3 촉매 기판 위에 탄소 전구체로부터 그래핀 핵이 형성되는 과정을 그린 (a) 에너지 랜드스케이프 및 (b) 최저 에너지 경로를 모델링한 결과. 삽입 그림은 γ-Al2O3 촉매 기판 위에 탄소 원자가 가장 안정한 상태에 있을 때를 모델링한 결과. 그림 3. (a) γ-Al2O3 기판 위에 성장된 그래핀 위에 폴리머 필름을 코팅 후 손으로 떼어내는 방법으로 얻어진 그래핀 스티커 모식도 및 얻어진 스티커를 가위로 재단하는 사진. (b) 재단된 그래핀 스티커를 D-형 광섬유에 간단히 붙이는 방법으로 고출력 지속파를 초고속 펄스파로 변환하는 모식도 및 실제 사진. 그림 4. 2차원 나노소재의 일반적인 형성 메카니즘 유도 과정 및 해의 예.

2차원 나노소재 형성 메카니즘 규명 - 차세대 물질로 주목받고 있는 그래핀 및 2차원 소재에 대한 성장 메카니즘 정밀 분석, 정량적 데이터 제시 및 통합 합성 방정식 유도 - 금속 촉매 도움 없이, 저온에서, 직접 절연촉매 위에 그래핀 성장을 가능하게 해 주는 γ-Al2O3 기판 소재 개발 - 이러한 분석과 개발을 통해, 맨손으로 공정이 가능한 ‘그래핀 스티커’ 개발 현재 반도체 기술은 처리 능력 향상을 위해 소자 밀도가 높아지면서 단위 면적당 전력 수요가 증가함에 따라 기하급수적으로 증가하는 열처리 문제 때문에 소자의 성능을 제대로 구현할 수 없는 한계에 도달하였다. 이를 해결하기 위해, 기존 반도체 소자 물질인 실리콘을 대체하는 월등한 전기적 특성을 가지면서 저전력 고효율 물질인 2차원 나노 소재인 그래핀에 대한 연구가 활발하다. 그러나 2차원 소재가 실질적, 정량적으로 어떻게 성장하는지에 대한 메카니즘이 규명되지않아 기존 연구들이 한시적, 산발적으로 그치게 되었고, 결국 연구 결과들 간의 상호 상승효과(synergistic effect) 또한 극대화 되지 못하고 있는 실정이다. 국내 연구진이 2차원 소재가 성장하는 메카니즘을 밝히고 대면적 그래핀을 합성하는데 성공했다. 다양한 2차원 나노 소재 성장을 위한 새로운 촉매 및 성장법 연구와 새로운 나노 소재의 개발에 실질적으로 활용이 가능할 것으로 보인다. 한국과학기술연구원 (KIST, 원장 이병권) 광전소재연구단 송용원 박사 연구팀은 나노 소재의 합성 적용이 가능한 2차원 나노 소재의 합성 메카니즘을 수학적으로 유도하였으며, 이를 정량적으로 규명하였다. 연구진이 개발한 메카니즘은 이것이 적용되는 성장 환경, 촉매 기판, 전구체를 함수로 넣어 최종적으로 합성 될 2차원 소재의 정량적 형태를 정확히 예측할 수 있다. 그래핀을 이용하여 이를 증명한 연구팀은, 이를 기반으로 하여 새로운 비금속 절연 기판 소재인 γ-Al2O3 (감마상의 알루미나) 기판을 그래핀 합성을 위한 촉매이자 기판으로 개발, 응용하여 그래핀을 금속 촉매 없이 직접 절연 기판 위에 합성하는데 성공하였다. 또한 이렇게 γ-Al2O3 기판 상에 합성된 그래핀은 추가적인 금속촉매 제거공정 없이 바로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 Cu(구리)와 Ni(니켈) 촉매를 사용하여 합성된 그래핀 보다 우수한 특성들을 가진다는 것을 증명하였다. 2009년에 전이금속 촉매를 활용한 균일한 대면적 그래핀 합성법이 개발된 이후, 비금속 촉매 기판으로 그래핀을 대면적으로 균일하게 합성한 예는 아직까지 없었다. 그런데 이 방법은 그래핀을 합성한다고 하더라도 그래핀만을 금속 촉매에서 분리하기 위해 용액 기반의 전사 공정을 거쳐야 해서 비용이나 환경적 측면에서 많은 단점이 있고 대면적으로 균일한 크기의 그레인1)으로 그래핀을 성장시키는데 한계가 있었다. 게다가 현재까지는 이러한 문제가 촉매 기판 자체의 한계로 인한 것인지, 아니면 성장 조건의 최적화 문제인지에 대한 판단의 기준도 없었다. 연구진이 수학적 유도를 통해 밝힌 메카니즘에 따르면 기존의 그래핀 합성에 대한 문제들을 모두 해결할 수 있게 되었다. 또한 촉매 기판에 합성시킬 그래핀의 형태를 정량적으로 예측할 수 있게 되었다. - 연구진이 수학적으로 유도한 2차원 나노 소재의 일반적인 형성 메카니즘은 시스템에 주입한 탄소 전구체의 종류, 압력, 촉매 기판의 정보로부터 탄소 전구체가 수소를 잃으면서 촉매 기판 위에 공급되는 탄소 원자량을 바탕으로 한다. 이러한 과정에서 생성된 탄소 원자가 기판 표면으로부터 떨어져 나가는 확률과 표면 확산2)을 통해 무사히 다른 탄소 원자 또는 다량체3)와 만나 이량체4)를 형성하거나, 그래핀 핵이 형성되고 성장하는 확률, 그리고 그래핀 그레인으로부터 탈착되는 확률에 대한 비율 평형 방정식 (balance rate equation)을 바탕으로 세워졌다. 그리고 연구 결과 촉매 기판의 촉매적 활성화 사이트 (catalytic active site)가 온도에 따라 변화되는 점을 착안하여 유도된 메카니즘 식을 보정하였다. 연구진이 개발한 매커니즘으로 예상한 그래핀 합성결과와 실제 그래핀의 합성 결과는 저온공정에서 고온공정, γ-Al2O3 촉매 절연기판, Cu와 같은 전이 금속 촉매 기판 모두에서 그래핀의 성장 결과가 정확히 일치하였다. 이러한 결과식을 시간에 따라 풀면, 온도에 따른 초기 핵형성 방정식 (initial nucleation rate)부터, 그레인의 성장 속도, 최종적으로 성장될 그레인 크기, 표면 점유율 (surface coverage) 등을 구할 수 있다. 그리고 이 연구 과정에서 새롭게 개발된 절연촉매 기판인 γ-Al2O3 기판은 (1) 다른 금속 촉매의 도움 없이 그래핀을 합성할 수 있으며, (2) 기판 자체가 전사 공정이 필요 없는 절연기판이기에 합성된 상태에서 바로 사용가능하다. 또한 (3) 그래핀 형성의 속도결정단계 (rate-determine step)의 활성장벽5)이 낮아 이론상의 그래핀 합성 최저 온도가 100oC6)에 근접하는 저온공정이다. 기존의 그래핀 합성온도가 1,000oC이고, 반도체 공정에 일반적으로 필요한 온도가 400oC 이하임을 감안할 때 매우 낮은 공정이라 할 수 이다.(4) 표면 확산 장벽7) 이 거의 0에 가까워 균일 합성에 있어서는 최적의 기판으로 예상되었고, 실험적으로 이를 증명하였다. 또한, (5) γ-Al2O3 촉매 기판이 나노미터 크기부터 마이크로미터 크기의 그레인을 갖는 그래핀을 맞춤형으로 합성 할 수 있는 기판이라는 것 역시 확인되었다. 특히 (6) 성장된 그래핀과의 접착 에너지8)가 매우 작아 성장된 그래핀 위에 폴리머를 코팅하고 물리적으로 떼어내는 방식으로 최소한의 손상으로 ‘그래핀 스티커’를 얻을 수 있으며, 이를 플렉서블 또는 스트레처블 소자에 바로 응용할 수 있다. 손으로 재단한 그래핀 스티커는 D-형 광섬유에 부착하면, 그래핀의 비선형성 광흡수를 응용한 초고속 펄스 레이저 (femtosecond laser)를 구현할 수 있다. 또한 그래핀 스티커를 활용하여 전기 신호로 빛을 제어하는 전광스위치를 개발할 수도 있으며, 이를 활용하면 광통신에 직접 응용할 수 있다. 그래핀 스티커는 패치형 바이오센서, 기체센서, 광센서에도 적용가능하다. 제1저자인 박재현 박사는 “2차원 나노 소재에 대한 일반적 합성 메카니즘을 다양한 정량적 활성화 에너지를 바탕으로 도출된 식으로 표현하였으며, 이러한 활성화 에너지 값들이 2차원 소재 성장에 어떠한 영향을 미치느냐를 잘 보여주는 실질적인 해석의 틀을 제공하였다.”며, “새로운 2차원 나노 소재 합성에 있어 고려해야할 매우 중요한 판단의 근거를 제공해 줄 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 KIST의 차세대반도체연구소 융합사업의 지원으로 수행되었으며, Scientific Reports에 “Growth, Quantitative Growth Analysis, and Applications of Graphene on γ-Al2O3 catalysts” (DOI: 10.1038/screp11839)라는 제목으로 7월 3일 게재되었다. <그림자료> 그림 1. 개발된 γ-Al2O3 촉매 기판 위에 탄소 전구체로부터 그래핀 핵이 형성되는 과정을 그린 모식도. C: 탄소, H: 수소, Ea: 그래핀 형성 과정에서 고려된 에너지 장벽. 그림 2. γ-Al2O3 촉매 기판 위에 탄소 전구체로부터 그래핀 핵이 형성되는 과정을 그린 (a) 에너지 랜드스케이프 및 (b) 최저 에너지 경로를 모델링한 결과. 삽입 그림은 γ-Al2O3 촉매 기판 위에 탄소 원자가 가장 안정한 상태에 있을 때를 모델링한 결과. 그림 3. (a) γ-Al2O3 기판 위에 성장된 그래핀 위에 폴리머 필름을 코팅 후 손으로 떼어내는 방법으로 얻어진 그래핀 스티커 모식도 및 얻어진 스티커를 가위로 재단하는 사진. (b) 재단된 그래핀 스티커를 D-형 광섬유에 간단히 붙이는 방법으로 고출력 지속파를 초고속 펄스파로 변환하는 모식도 및 실제 사진. 그림 4. 2차원 나노소재의 일반적인 형성 메카니즘 유도 과정 및 해의 예.

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)