- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 외부 스핀 없이 전류를 걸어 스스로 스핀 방향을 바꾸는 나노 자석 원리 제시 - 기존 스핀 메모리 소자의 패러다임 변화로 상용화 앞당길 것으로 기대 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 스핀융합연구단 김경환 박사팀이 차세대 메모리 소자인 스핀 메모리 소자에 관한 새로운 원리를 제시함으로써, 기존 패러다임과는 다른 새로운 응용 가능성을 제시했다고 밝혔다. 기존의 메모리 소자들은 RAM과 같이 빠르게 정보를 읽고 쓸 수 있는 휘발성 메모리와 하드디스크처럼 전력을 차단해도 정보가 유지되지는 비휘발성 메모리로 나뉜다. 최근 관련 학계 및 업계에서는 이들의 장점을 결합하여 빠른 속도를 가지면서 전력을 차단해도 정보가 유지되는 차세대 메모리의 개발을 서두르고 있다. 스핀 메모리 소자는 아주 작은 나노 자석의 N극과 S극의 방향으로 0과 1의 정보를 저장하는 소자이다. 전력이 차단되어도 N극과 S극의 방향은 유지되기 때문에 이미 하드디스크 등에서도 널리 응용되고 있다. 이 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 따라서 얼마나 빠르고 쉽게 제어할 수 있는지가 차세대 스핀 메모리의 상용화 여부를 결정한다고 볼 수 있다. 그동안은 외부에서 스핀을 주입하여 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어해왔다. 여기서 스핀이란 더 이상 자를 수 없는 자석의 기본 단위로, 같은 N극과 S극의 방향을 갖는 무수히 많은 스핀이 한데 모여 하나의 자석을 구성한다고 할 수 있다. 그러므로 외부에서 나노 자석에 많은 스핀을 주입하면 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있다. 하지만 외부의 스핀을 생성하고, 주입하는 효율이 좋지 않아 전력의 소모가 커 상용화에 큰 어려움이 따르고 있었다. 최근 나노 자석에 전류를 걸면 나노 자석 내부에 스핀이 형성된다는 것은 알려진 바 있으나, 이렇게 형성된 스핀의 거동을 분석하는 이론이 정립되지 않아 이들이 어떤 물리적 결과를 가져오는지 연구된 바는 없었다. KIST 김경환 박사는 자성체 내의 스핀 전도 현상을 기술하는 스핀 확산 방정식을 개발하여 이론 체계를 확립하였다. 그 결과, 전류에 의해 형성된 스핀이 외부로 발산될 때 외부에서 주입해주던 스핀과 부호만 반대이고 나머지는 같은 효과를 준다는 사실을 알게 되었다. 그러므로 외부의 스핀 주입이 없이도 나노 자석 스스로 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있으며, 기존의 스핀 소자보다 최대 60%가량 전력 소모를 감소시킬 수 있음을 규명했다. 또한, 기존의 외부 스핀을 주입하기 위한 구조물이 필요 없게 되어 간단한 구조로 메모리를 개발할 수 있게 됐다. 김경환 박사는 “본 연구는 자성체 내에서의 스핀 전도 현상에 대한 학술적인 기초를 제공하였을 뿐 아니라, 새로운 패러다임을 통해 차세대 스핀 소자 구현에 가장 큰 걸림돌이었던 전력 소모, 생산 수율 등의 최적화 문제 해결에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업 및 한국연구재단 신진연구지원사업 등으로 수행되었으며, 이번 연구결과는 물리학 분야 저널인 ‘Physical Review Letters‘ (IF: 8.385) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Generalized Spin Drift-Diffusion Formalism in Presence of Spin-Orbit Interaction of Ferromagnets - (제 1저자, 교신저자) KIST 김경환 선임연구원 - (교신저자) 고려대학교 신소재공학부 이경진 교수 (現 KAIST 물리학과) <그림설명> [그림 1] 기존 외부 스핀 주입 방식과 자가생성 스핀 방식의 비교

- 외부 스핀 없이 전류를 걸어 스스로 스핀 방향을 바꾸는 나노 자석 원리 제시 - 기존 스핀 메모리 소자의 패러다임 변화로 상용화 앞당길 것으로 기대 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 스핀융합연구단 김경환 박사팀이 차세대 메모리 소자인 스핀 메모리 소자에 관한 새로운 원리를 제시함으로써, 기존 패러다임과는 다른 새로운 응용 가능성을 제시했다고 밝혔다. 기존의 메모리 소자들은 RAM과 같이 빠르게 정보를 읽고 쓸 수 있는 휘발성 메모리와 하드디스크처럼 전력을 차단해도 정보가 유지되지는 비휘발성 메모리로 나뉜다. 최근 관련 학계 및 업계에서는 이들의 장점을 결합하여 빠른 속도를 가지면서 전력을 차단해도 정보가 유지되는 차세대 메모리의 개발을 서두르고 있다. 스핀 메모리 소자는 아주 작은 나노 자석의 N극과 S극의 방향으로 0과 1의 정보를 저장하는 소자이다. 전력이 차단되어도 N극과 S극의 방향은 유지되기 때문에 이미 하드디스크 등에서도 널리 응용되고 있다. 이 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 따라서 얼마나 빠르고 쉽게 제어할 수 있는지가 차세대 스핀 메모리의 상용화 여부를 결정한다고 볼 수 있다. 그동안은 외부에서 스핀을 주입하여 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어해왔다. 여기서 스핀이란 더 이상 자를 수 없는 자석의 기본 단위로, 같은 N극과 S극의 방향을 갖는 무수히 많은 스핀이 한데 모여 하나의 자석을 구성한다고 할 수 있다. 그러므로 외부에서 나노 자석에 많은 스핀을 주입하면 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있다. 하지만 외부의 스핀을 생성하고, 주입하는 효율이 좋지 않아 전력의 소모가 커 상용화에 큰 어려움이 따르고 있었다. 최근 나노 자석에 전류를 걸면 나노 자석 내부에 스핀이 형성된다는 것은 알려진 바 있으나, 이렇게 형성된 스핀의 거동을 분석하는 이론이 정립되지 않아 이들이 어떤 물리적 결과를 가져오는지 연구된 바는 없었다. KIST 김경환 박사는 자성체 내의 스핀 전도 현상을 기술하는 스핀 확산 방정식을 개발하여 이론 체계를 확립하였다. 그 결과, 전류에 의해 형성된 스핀이 외부로 발산될 때 외부에서 주입해주던 스핀과 부호만 반대이고 나머지는 같은 효과를 준다는 사실을 알게 되었다. 그러므로 외부의 스핀 주입이 없이도 나노 자석 스스로 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있으며, 기존의 스핀 소자보다 최대 60%가량 전력 소모를 감소시킬 수 있음을 규명했다. 또한, 기존의 외부 스핀을 주입하기 위한 구조물이 필요 없게 되어 간단한 구조로 메모리를 개발할 수 있게 됐다. 김경환 박사는 “본 연구는 자성체 내에서의 스핀 전도 현상에 대한 학술적인 기초를 제공하였을 뿐 아니라, 새로운 패러다임을 통해 차세대 스핀 소자 구현에 가장 큰 걸림돌이었던 전력 소모, 생산 수율 등의 최적화 문제 해결에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업 및 한국연구재단 신진연구지원사업 등으로 수행되었으며, 이번 연구결과는 물리학 분야 저널인 ‘Physical Review Letters‘ (IF: 8.385) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Generalized Spin Drift-Diffusion Formalism in Presence of Spin-Orbit Interaction of Ferromagnets - (제 1저자, 교신저자) KIST 김경환 선임연구원 - (교신저자) 고려대학교 신소재공학부 이경진 교수 (現 KAIST 물리학과) <그림설명> [그림 1] 기존 외부 스핀 주입 방식과 자가생성 스핀 방식의 비교

- 외부 스핀 없이 전류를 걸어 스스로 스핀 방향을 바꾸는 나노 자석 원리 제시 - 기존 스핀 메모리 소자의 패러다임 변화로 상용화 앞당길 것으로 기대 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 스핀융합연구단 김경환 박사팀이 차세대 메모리 소자인 스핀 메모리 소자에 관한 새로운 원리를 제시함으로써, 기존 패러다임과는 다른 새로운 응용 가능성을 제시했다고 밝혔다. 기존의 메모리 소자들은 RAM과 같이 빠르게 정보를 읽고 쓸 수 있는 휘발성 메모리와 하드디스크처럼 전력을 차단해도 정보가 유지되지는 비휘발성 메모리로 나뉜다. 최근 관련 학계 및 업계에서는 이들의 장점을 결합하여 빠른 속도를 가지면서 전력을 차단해도 정보가 유지되는 차세대 메모리의 개발을 서두르고 있다. 스핀 메모리 소자는 아주 작은 나노 자석의 N극과 S극의 방향으로 0과 1의 정보를 저장하는 소자이다. 전력이 차단되어도 N극과 S극의 방향은 유지되기 때문에 이미 하드디스크 등에서도 널리 응용되고 있다. 이 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 따라서 얼마나 빠르고 쉽게 제어할 수 있는지가 차세대 스핀 메모리의 상용화 여부를 결정한다고 볼 수 있다. 그동안은 외부에서 스핀을 주입하여 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어해왔다. 여기서 스핀이란 더 이상 자를 수 없는 자석의 기본 단위로, 같은 N극과 S극의 방향을 갖는 무수히 많은 스핀이 한데 모여 하나의 자석을 구성한다고 할 수 있다. 그러므로 외부에서 나노 자석에 많은 스핀을 주입하면 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있다. 하지만 외부의 스핀을 생성하고, 주입하는 효율이 좋지 않아 전력의 소모가 커 상용화에 큰 어려움이 따르고 있었다. 최근 나노 자석에 전류를 걸면 나노 자석 내부에 스핀이 형성된다는 것은 알려진 바 있으나, 이렇게 형성된 스핀의 거동을 분석하는 이론이 정립되지 않아 이들이 어떤 물리적 결과를 가져오는지 연구된 바는 없었다. KIST 김경환 박사는 자성체 내의 스핀 전도 현상을 기술하는 스핀 확산 방정식을 개발하여 이론 체계를 확립하였다. 그 결과, 전류에 의해 형성된 스핀이 외부로 발산될 때 외부에서 주입해주던 스핀과 부호만 반대이고 나머지는 같은 효과를 준다는 사실을 알게 되었다. 그러므로 외부의 스핀 주입이 없이도 나노 자석 스스로 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있으며, 기존의 스핀 소자보다 최대 60%가량 전력 소모를 감소시킬 수 있음을 규명했다. 또한, 기존의 외부 스핀을 주입하기 위한 구조물이 필요 없게 되어 간단한 구조로 메모리를 개발할 수 있게 됐다. 김경환 박사는 “본 연구는 자성체 내에서의 스핀 전도 현상에 대한 학술적인 기초를 제공하였을 뿐 아니라, 새로운 패러다임을 통해 차세대 스핀 소자 구현에 가장 큰 걸림돌이었던 전력 소모, 생산 수율 등의 최적화 문제 해결에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업 및 한국연구재단 신진연구지원사업 등으로 수행되었으며, 이번 연구결과는 물리학 분야 저널인 ‘Physical Review Letters‘ (IF: 8.385) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Generalized Spin Drift-Diffusion Formalism in Presence of Spin-Orbit Interaction of Ferromagnets - (제 1저자, 교신저자) KIST 김경환 선임연구원 - (교신저자) 고려대학교 신소재공학부 이경진 교수 (現 KAIST 물리학과) <그림설명> [그림 1] 기존 외부 스핀 주입 방식과 자가생성 스핀 방식의 비교

- 외부 스핀 없이 전류를 걸어 스스로 스핀 방향을 바꾸는 나노 자석 원리 제시 - 기존 스핀 메모리 소자의 패러다임 변화로 상용화 앞당길 것으로 기대 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 스핀융합연구단 김경환 박사팀이 차세대 메모리 소자인 스핀 메모리 소자에 관한 새로운 원리를 제시함으로써, 기존 패러다임과는 다른 새로운 응용 가능성을 제시했다고 밝혔다. 기존의 메모리 소자들은 RAM과 같이 빠르게 정보를 읽고 쓸 수 있는 휘발성 메모리와 하드디스크처럼 전력을 차단해도 정보가 유지되지는 비휘발성 메모리로 나뉜다. 최근 관련 학계 및 업계에서는 이들의 장점을 결합하여 빠른 속도를 가지면서 전력을 차단해도 정보가 유지되는 차세대 메모리의 개발을 서두르고 있다. 스핀 메모리 소자는 아주 작은 나노 자석의 N극과 S극의 방향으로 0과 1의 정보를 저장하는 소자이다. 전력이 차단되어도 N극과 S극의 방향은 유지되기 때문에 이미 하드디스크 등에서도 널리 응용되고 있다. 이 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 따라서 얼마나 빠르고 쉽게 제어할 수 있는지가 차세대 스핀 메모리의 상용화 여부를 결정한다고 볼 수 있다. 그동안은 외부에서 스핀을 주입하여 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어해왔다. 여기서 스핀이란 더 이상 자를 수 없는 자석의 기본 단위로, 같은 N극과 S극의 방향을 갖는 무수히 많은 스핀이 한데 모여 하나의 자석을 구성한다고 할 수 있다. 그러므로 외부에서 나노 자석에 많은 스핀을 주입하면 나노 자석의 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있다. 하지만 외부의 스핀을 생성하고, 주입하는 효율이 좋지 않아 전력의 소모가 커 상용화에 큰 어려움이 따르고 있었다. 최근 나노 자석에 전류를 걸면 나노 자석 내부에 스핀이 형성된다는 것은 알려진 바 있으나, 이렇게 형성된 스핀의 거동을 분석하는 이론이 정립되지 않아 이들이 어떤 물리적 결과를 가져오는지 연구된 바는 없었다. KIST 김경환 박사는 자성체 내의 스핀 전도 현상을 기술하는 스핀 확산 방정식을 개발하여 이론 체계를 확립하였다. 그 결과, 전류에 의해 형성된 스핀이 외부로 발산될 때 외부에서 주입해주던 스핀과 부호만 반대이고 나머지는 같은 효과를 준다는 사실을 알게 되었다. 그러므로 외부의 스핀 주입이 없이도 나노 자석 스스로 N극과 S극의 방향을 제어할 수 있으며, 기존의 스핀 소자보다 최대 60%가량 전력 소모를 감소시킬 수 있음을 규명했다. 또한, 기존의 외부 스핀을 주입하기 위한 구조물이 필요 없게 되어 간단한 구조로 메모리를 개발할 수 있게 됐다. 김경환 박사는 “본 연구는 자성체 내에서의 스핀 전도 현상에 대한 학술적인 기초를 제공하였을 뿐 아니라, 새로운 패러다임을 통해 차세대 스핀 소자 구현에 가장 큰 걸림돌이었던 전력 소모, 생산 수율 등의 최적화 문제 해결에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업 및 한국연구재단 신진연구지원사업 등으로 수행되었으며, 이번 연구결과는 물리학 분야 저널인 ‘Physical Review Letters‘ (IF: 8.385) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Generalized Spin Drift-Diffusion Formalism in Presence of Spin-Orbit Interaction of Ferromagnets - (제 1저자, 교신저자) KIST 김경환 선임연구원 - (교신저자) 고려대학교 신소재공학부 이경진 교수 (現 KAIST 물리학과) <그림설명> [그림 1] 기존 외부 스핀 주입 방식과 자가생성 스핀 방식의 비교