[비욘드포스트 이봉진 기자] 동국대학교(총장 윤재웅)는 전자전기공학부 소속 박용진(석사), 임은진(석사과정 수료), 이승준 석사과정생(이하 공동 제1저자), 김성준 교수(교신저자), 김성준 박사후연구원(교신저자)으로 구성된 연구팀이 고집적 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에 최적화된 강유전체 멤리스터 어레이를 개발했다고 밝혔다.

이번 연구결과는 <Ferroelectric memristor crossbar arrays for highly integrated neuromorphic computing system>라는 제목으로 나노기술 분야 저명 국제 학술지 「Nano energy (IF=16.8)」 2025년 온라인에 게재됐다.

반도체 대기업들도 메모리의 고집적화와 뉴로모픽 시스템을 구현하는 멤리스터를 꾸준히 개발하고 있지만, 트랜지스터가 함께 사용되면서 낮은 집적도를 보여주고 있다. 하지만 김성준 교수 연구팀은 멤리스터의 기능적 문제를 해결하는 강유전체 기반 멤리스터 소자 구조 개발 및 고수율 크로스포인트 어레이 제작 성공은 큰 의미가 있다고 할 수 있다.

연구에서는 하프늄 계열 물질을 활용한 강유전체 멤리스터를 24×24 크로스바 어레이 형태로 집적화해 제작하고, 다양한 셀 크기에서의 터널링 전류 변화와 스위칭 속도를 분석했다. 특히 이번에 개발한 소자는 단기 기억과 장기 기억을 동시에 구현할 수 있어, 생물학적 시냅스 기능을 모사한 인공 시냅스 소자로 활용할 수 있다.

연구팀은 반복 자극에 따른 학습 효과 및 자극 간 간격·지속시간·횟수에 따라 변화하는 가중치 반응을 통해 시냅스 가소성 특성을 성공적으로 재현했다. 향후 멤리스터 구조를 활용하고 싶은 산업계에서 쉽게 적용할 수 있으며, 향후 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용될 수 있을 것으로 기대를 모은다.

김성준 교수는 “1저자 임은진 학생은 영국 University of Glasgow 연구팀에 파견되어 현지 연구원들과 긴밀히 협력했다”며 “특히 미세화에 중점을 둔 반도체 산업에서 차세대 물질을 이용한 고성능 차세대 메모리는 AI 컴퓨팅과 같은 시냅스 특성이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상한다"고 전했다.

한편, 본 연구는 한국연구재단의 중견연구 사업인 "축적컴퓨팅 구현을 위한 리텐션 조절 가능한 하프늄 기반 강유전체 소자 기술 및 수직적층 집적공정 개발"과 글로벌 기초연구실 사업인 "뉴로모픽 기술 기반 모빌리티 배터리 PHM 글로벌 기초연구실"의 지원을 받아 수행됐다.

또한, 산업통상자원부가 주관하는 "AI-핵심소재 기반 첨단산업 지능형 로봇 글로벌인재양성사업단 지원(단장 동국대 기계로봇에너지공학과 김흥수교수)“ 과제의 지원을 받아, 영국 University of Glasgow 연구팀과 협력해 진행됐다.

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