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반도체가 곤충처럼 사물 움직임 감지한다
곤충의 시신경계를 모방하여 초고속, 저전력 동작이 가능한 신개념 ‘지능형 센서’ 반도체의 개발로 다양한 혁신적 기술로 확장가능한 기술이 개발되었다. 이 기술은 교통, 안전, 보안 시스템 등 다양한 분야에 응용되어 산업과 사회에 기여할 것으로 보인다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 융합해 곤충의 시신경에서의 시각 지능*을 모사하는 지능형 동작인식 소자를 개발하는데 성공했다고 19일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자.
*시각 지능 (Visual Intelligence): 시신경 내에서 시각 정보를 해석하고 연산을 수행하는 기능.
최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께, 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 AI를 활용해 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 하지만 기존 비전 시스템은 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘을 이용해 물체와 그 동작을 인식하는 것이 일반적이다. 이러한 방식은 상당한 양의 데이터 트래픽과 높은 전력 소모가 필요하여 모바일 또는 사물인터넷 장치에 적용되기 어렵다.
한편, 곤충은 기본 동작 감지기(Elementary Motion Detector) 라는 시신경 회로를 통해 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 그 동작을 인식하는데 탁월한 능력을 보인다. <그림1> 이를 구현하는 데 있어 기존 실리콘 집적회로(CMOS) 기술에서는 복잡한 회로가 요구되기 때문에, 실제 소자로 제작하기 어려운 한계가 있었다.
김경민 교수 연구팀은 다양한 기능의 멤리스터 소자들을 집적하여 고효율⋅초고속 동작 인식이 가능한 지능형 동작인식 소자를 개발했다. 동작인식 소자는 자체 개발한 두 종류의 멤리스터 소자와 저항 만으로 구성된 단순한 구조를 가지고 있다. 두 종류의 서로 다른 멤리스터는 각각 신호 지연 기능과 신호 통합 및 발화 기능을 수행하며, 이를 통해 곤충의 시신경을 직접 모사하여 사물의 움직임을 판단할 수 있음을 확인했다. <그림2>
연구팀은 개발된 동작인식 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 여기에 개발한 동작인식 소자를 적용하였다. <그림3> 그 결과 기존 기술 대비 에너지 소비를 92.9 % 감소하여 더 정확히 사물의 움직임을 예측할 수 있음을 검증하였다.
신소재공학과 김경민 교수는 “곤충은 매우 간단한 시각 지능을 활용해 놀랍도록 민첩하게 물체의 동작을 인지하는데, 이번 연구는 신경의 기능을 재현할 수 있는 멤리스터 소자를 활용해 이를 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며, “최근 AI가 탑재된 휴대폰과 같이 에지(edge)형 인공지능 소자의 중요성이 매우 커지고 있는데, 이 연구는 동작 인식을 위한 효율적인 비전 시스템 구현에 기여할 수 있어, 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 지난 1월 29일 字 온라인 게재됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Fully Memristive Elementary Motion Detectors for A Maneuver Prediction, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202309708)
2024.02.19 조회수 11961 -
차세대 2차원 반도체 다기능 전자 소자 개발
공급 전압에 의한 2차원 반도체의 극성 전환을 이용해 새로운 전자 소자로의 응용이 보고된 바 있으나, 모두 누설 전류가 크거나 낮은 전류점멸비로 인해 실제 집적 회로(IC)칩에서 사용하기 어려웠다. 우리 대학 연구팀은 다기능 전자 소자를 통해 프로그램 및 기능성 변환이 가능한 회로 구현의 가능성을 제시하고 IC칩에서의 2차원 반도체의 활용성을 확장하는 기술을 개발하였다.
우리 대학 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 양극성 반도체 특성을 가진 2차원 나노 반도체 기반의 다기능 전자 소자를 개발했다고 2일 밝혔다. 다기능 전자 소자란 기존 트랜지스터와 달리 전압에 따라 기능을 변환할 수 있는 소자로, 연구팀의 소자는 양극성 트랜지스터, N형 트랜지스터, 다이오드, 항복 다이오드 그리고 광 감지 소자로 변환 가능하여 폭 넓은 사용이 가능하다.
기존 실리콘 반도체보다 성능이 뛰어난 이황화 몰리브덴(MoS2)는 층상 구조의 2차원 반도체 나노 소재로, 전자가 흐르는 N형 반도체 특성을 가지면서 대기에서 안정적이다. 또한, 기존 실리콘 반도체가 미세화될수록 성능 저하에 취약함에 반해, 이황화 몰리브덴은 관련 문제가 적어 차세대 반도체로서 학계뿐만 아니라 삼성, TSMC, 인텔과 같은 산업계에서의 연구도 활발하다.
그러나 상보적 금속산화막 반도체(CMOS) 구현을 위해서는 음(N) 전하를 띄는 전자뿐만 아니라 양(P) 전하를 띄는 정공 유도도 필요한 데, 이황화 몰리브덴에서는 정공 유도가 어려웠다. 이 문제를 해결하기 위해 이황화 몰리브덴에 추가적인 공정을 도입하거나 다른 P형 물질을 사용하는 방법이 시도됐으나, 공정 난이도가 높다. 이러한 문제점은 현재까지도 이황화 몰리브덴을 상용화하기 위해 해결해야 할 중요한 과제로 남아 있다.
이가영 교수 연구팀은 채널 하부에 전극을 배치하고 금속/반도체 접합 특성을 개선해 전자와 정공 모두 선택적으로 흐를 수 있는 양극성 특성을 구현하는 데 성공했다. 이로써 전류의 점멸 비율을 대폭 높일 뿐만 아니라, 양극성 트랜지스터, N형 트랜지스터, 다이오드, 항복 다이오드 그리고 광감지 소자로 다기능 변조 동작이 가능한 이황화 몰리브덴 전자 소자를 개발했다. 또한 이를 기반으로 집적도가 개선된 논리 연산이 가능함도 보였다.
이번 연구를 주도한 송준기, 이수연 학생은 “기존 실리콘 금속산화막 반도체(CMOS) 공정 호환성이 높은 공정 과정을 통해 차세대 2차원 반도체의 다양한 기능을 구현했다”며 “IC칩에서 이황화 몰리브덴의 전자소자로의 활용성 및 실용성을 넓히는 계기가 될 것이다”라고 덧붙였다.
이가영 교수는 “이번에 개발한 전자 소자는 주어진 전압 특성에 따라 다양한 기능을 수행하면서도 각 기능의 성능이 우수하다”며 “서로 다른 기능의 소자들은 대개 구조와 공정 방법들이 달라 함께 집적시 공정 난이도가 높고 회로 도면 변화에 따른 공정 전환이 까다롭다. 반면, 이번에 개발한 신개념 소자는 하나의 소자에서 다기능을 할 수 있어서 현재 수요가 급증하고 있는 맞춤형 반도체의 제작 및 공정 전환을 용이하게 할 것이다. 목적에 따라 회로 자체의 기능성을 변환할 수 있어 단일 칩 시스템의 소형화에도 기여할 것으로 기대한다”라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 송준기 석박통합과정 학생과 이수연 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 `ACS Nano'에 2024년 1월 26일 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Drain-induced multifunctional ambipolar electronics based on junctionless MoS2)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업 및 BK21, KAIST의 C2 사업, 그리고 LX 세미콘-KAIST 미래기술센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.05 조회수 12213 -
글로벌 인공지능반도체 인재 육성 본격화
우리 대학이 28일 오후 대전 본원 정보전자공학동에서 '인공지능반도체대학원 개원식'을 열었다.
인공지능반도체대학원(책임교수 유회준)은 지난 5월 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 분야 석·박사 고급인재 양성사업에 선정돼 설립됐다. 과기부로부터 연 30억 원, 대전광역시에서 연 9억 원을 지원 받는다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작해 12명의 석·박사 과정 학생이 재학 중이며, 향후 5년간 150명의 인재를 배출할 계획이다.
이날 열린 개원식에는 이광형 총장, 이장우 대전광역시장, 더불어민주당 조승래 의원(대전 유성구 갑), 강도현 과기정통부 정책실장, 전성배 정보통신기획평가원장, 방승찬 ETRI 원장과 산학 협력기업 관계자 등이 함께 참석해 현판 제막식을 진행했다.
유회준 책임교수는 "KAIST는 반도체 공정과 설계 등 전 분야에 걸쳐 세계적인 경쟁력을 갖춘 교육과 연구 여건이 완비되었다"라고 전했다.2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작한 우리 대학은 오랜 시간 축적해온 독보적인 경험을 바탕으로 인재 양성에 특화된 교육·연구 프로그램을 마련했다.▴인공지능 가속을 위한 회로 및 아키텍처 설계 ▴인공지능반도체 운용 기술 및 구동 프레임워크 개발 ▴초고속·고효율·대규모 인공지능을 위한 뇌과학 기반 도전적인 연구를 수행 등 크게 세 가지 분야의 전공 커리큘럼을 운영 중이다.
또한, '복수지도 제도'가 도입된다. 학생들이 복수의 지도교수를 자유롭게 선택해 분야를 초월한 융합 연구를 수행하도록 돕는 제도다. 인공지능반도체 설계 및 제작을 비롯해 CAD(컴퓨터지원설계), PIM 반도체 관련 아키텍처, 소자, 소프트웨어, 디지털·아날로그 지식재산권(IP)등 다양한 분야를 아우르는 21명의 교원이 참여하고 있다.
국내·외 유수 대학 및 기업과의 공동 연구도 진행된다. 삼성전자, SK 하이닉스 등 글로벌 대표기업과 인공지능반도체 분야를 새롭게 이끌어가고 있는 다수의 스타트업, 한국전자통신연구원 등의 연구기관과 산학협력 컨소시엄을 구성해 인공지능반도체 설계 역량을 높이면서도 산업 현장의 수요를 반영한 실용화 연구를 강화할 방침이다.
세계적이고 도전적인 연구를 수행할 수 있는 환경도 조성한다. 미국 컬럼비아 대학교·코넬 대학교, 스위스 취리히연방공과대학교, 일본 동경대학교 등의 대학의 연구 교류 및 엔비디아(NVIDIA), 메타(Meta), 구글(Google), 애플(Apple) 등 실리콘밸리의 인공지능반도체 기업과 협력한 글로벌 인턴십 프로그램이 제공된다. 이광형 총장은 "인공지능반도체대학원 개원으로 KAIST의 우수한 교육·연구 인프라를 기반으로 반도체 공정과 설계 등 반도체 전 분야에서 세계를 선도할 인재를 양성할 수 있을 것으로 기대한다"라고 밝혔다.
2023.11.28 조회수 10291 -
“반도체로 양자컴퓨터를 모방하다” 신개념 확률론적 컴퓨팅 핵심소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화나이오븀(NbO2) 의 확률적 금속-절연체 전이 현상을 이용한 차세대 확률론적 컴퓨팅의 핵심 반도체 소자를 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 IoT (Internet of Things), 자율주행, 빅데이터, 인공지능으로 대표되는 초연결시대가 진행됨에 따라 다양한 제한 조건과 구성 요소들이 상호작용하는 상황에서 최적의 해결책을 신속하게 찾아내는 '조합최적화 문제’의 해결이 중요한 과제로 부상하고 있다. 예를 들면, 네비게이션에 활용되는 최적 경로 탐색과 같은 문제가 조합최적화 문제에 해당한다. 조합최적화 문제는 복잡도가 증가함에 따라 해답을 찾기가 급격히 어려워지는 특성을 갖기에, 이를 효과적으로 해결할 수 있는 신개념 컴퓨팅 기술이 요구된다. 양자컴퓨팅은 그 대표적인 예시이지만 간섭, 오류 수정, 안정성 등의 이유로 양자 컴퓨팅의 상용화에는 여전히 많은 어려움이 남아 있다.
확률론적 컴퓨터의 기본 소자는 피비트* (pbit)라고 불리는데, 확률론적 컴퓨터는 피비트의 확률적 특성을 이용한다는 점에서 양자컴퓨터와 유사하지만, 기존 반도체 기술로 제작이 가능하여 상용화 측면에서 보다 현실적인 기술이다.
*피비트: Probabilistic bit의 줄임 말로 기존 디지털 시스템에서 사용하는 0, 1의 비트 정보를 출력하지만 각 상태 출력이 고정적이지 않고 확률적인 기본 소자
김경민 교수 연구팀은 산화나이오븀 (NbO2) 재료가 갖는 금속-절연체 전이 현상이 특정 조건에서 확률적으로 발생할 수 있음을 최초로 발견하였으며, 이를 활용해 확률론적 컴퓨팅을 위한 피비트의 제작에 성공하였다. 연구팀에서 개발한 피비트는 비트 당 평균 128pJ의 에너지, 260ns의 속도로 비트를 발생시키며, 이는 기존 저항변화메모리 기반 피비트 기술에 비해 약 20% 에너지 소모가 적으며, 약 4천 배 빠르다.
이에 더하여, 해당 반도체 피비트를 기반으로 하는 확률론적 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 실제로 조합최적화 문제를 해결하는 사례를 통해 개발한 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증했다.
김경민 교수는 “확률적 신호를 기존 CMOS 기반 회로를 통해 발생시키기 위해서는 매우 복잡한 구조가 요구되는데, 이번 연구는 모트 전이라고 하는 금속-절연체 전이 현상을 통해 확률적 신호를 직접 출력하는 단일 반도체 소자를 구현했다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 기존 반도체 기술과 융합될 수 있어 양자컴퓨팅의 기능을 수행할 수 있는 현실적인 대안이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 이학승 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications, IF: 16.6)’에 11월 8일 字 게재됐으며 한국연구재단 PIM인공지능반도체 사업, 나노종합기술원, 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
논문명: Probabilistic computing with NbOx metal-insulator transition-based self-oscillatory pbit, 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43085-6
2023.11.23 조회수 18274 -
10월 이달의 과학기술인상에 신영수 교수 선정
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 ‘이달의 과학기술인상’ 10월 수상자로 신영수 우리 대학 전기전자공학부 교수를 선정했다.
‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 주는 상이다.
신영수 교수가 연구한 반도체 포토리소그래피는 패턴이 새겨진 마스크에 빛을 비춰 웨이퍼에 소자를 형성해가는 과정으로 반도체 수율을 결정하는 가장 중요한 공정이다.
웨이퍼에 다각형을 만들기 위해서는 마스크에 훨씬 복잡한 패턴을 그려 넣어야 한다. 이런 패턴을 찾아가는 과정을 OPC(Optical Proximity Correction)라고 한다. 기존 OPC는 마스크 형상을 고치고 시뮬레이션으로 웨이퍼 이미지를 확인하는 과정을 반복해야 해 시간이 걸린다.
이에 신 교수는 마스크 형상과 웨이퍼 이미지의 집합을 이용해 기계학습 모델을 만들었다. 이후 더 빠르고 해상도가 높은 OPC 최적화 기술을 개발했다. 마스크 형상과 웨이퍼 이미지 집합을 대량으로 갖고 있다면 이 집합을 이용해 뇌를 훈련하듯 기계학습 모델을 만들 수 있다는 점에 착안해 성과를 냈다.
신 교수는 또 생성형 인공지능으로 기존에 없었던 레이아웃 패턴을 생성하는 방법도 개발했다. 이렇게 생성된 레이아웃 패턴과 기존 샘플 패턴을 같이 활용해 리소그래피 최적화에 적용하자 모델 정확도가 높게 나타났다.
이 기술은 반도체 공정을 개선하고 해외 의존도가 높은 OPC 솔루션의 자립도를 높여 국내 반도체 산업 발전에 기여할 전망이다.
신 교수는 “기존 반도체 리소그래피 연구와 달리 머신러닝과 인공지능을 적용했다는 점에서 차별성이 크다”며 “소수 외국회사가 독점하면서 발생하는 라이선스 비용과 기술개발 정체 문제를 해결하는 데 기여하기를 기대한다”고 했다.
2023.10.04 조회수 8158 -
반도체 기술로 75배 향상된 초고효율 수소 생산 성공
반도체 공정기술을 활용하여 세계 최고 수준의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지하는 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수·KIST(원장 윤석진) 김진영 박사·김동훈 박사 공동 연구팀이 수소 생산 촉매가 반응 중 잃어버리는 전자를 신개념 산화물 반도체로부터 보충받는 새로운 원리를 활용해 고효율 및 고내구성 수소 생산 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
고순도 그린 수소를 생산하기 위해 신재생에너지로 물을 전기분해하는 친환경적인 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치를 활용하게 된다. 이때 주로 사용되는 이리듐(Ir) 촉매의 경우 전자를 많이 가지고 있는 상태를 지속적으로 유지해야 고효율과 고내구성을 동시에 달성할 수 있게 된다. 하지만 일반적으로 쉽게 전자를 잃어버리고 산화되는 촉매 반응의 특성 때문에 효율과 수명이 현저히 저하되는 고질적인 문제가 있었다.
KAIST-KIST 공동 연구팀은 초미세 패턴을 적층하여 3차원 네트워크 구조를 구현할 수 있는 반도체 기술을 활용하였다. 이때 사용한 물질은 안티모니(Sb)가 도핑된 주석 산화물이며, 이 산화물 표면에는 ‘전자 저장소’역할을 하는 산소 이온이 고농도로 분포하도록 반도체 증착 기술을 적용하였다. 이 독특한 산화물 반도체를 촉매 지지체로 사용하게 되면 표면에 위치한 산소 이온이 이리듐(Ir) 촉매로 충분한 양의 전자를 지속적으로 보충해 줌으로써 촉매의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지해 주게 된다.
연구팀은 이를 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치에 적용한 결과, 기존 이리듐(Ir) 상용 나노입자 촉매에 비해 최대 75배 개선된 세계 최고 수준의 성능 향상을 달성함과 동시에 높은 전류 밀도에서 장시간 구동하는 우수한 내구성 또한 확보했다.
우리 대학 정연식 교수는 “일반적으로 반도체 기술과 수소 생산은 크게 다른 분야로 여겨지지만, 기존 합성 기술로는 얻기 어려운 독특한 조성의 소재를 정밀 반도체 공정 기술로 구현함으로써 높은 효율을 달성할 수 있었고, 이는 기술 분야 간 융합의 중요성을 잘 보여주는 연구 사례”라고 덧붙였다. KIST 김진영 박사는“기존 귀금속 촉매량의 1/10 이하만 사용하고도 동등 이상의 성능을 달성해, 앞으로 추가 연구를 통해 그린 수소 생산의 경제성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다”고 언급했다.
신소재공학과 이규락 학생, KIST 김준 박사, 홍두선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 9월 5일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Efficient and sustainable water electrolysis achieved by excess electron reservoir enabling charge replenishment to catalysts)
이번 연구는 산업자원통상부 에너지혁신인재양성사업, 과학기술정보통신부 미래수소원천기술개발사업, 그리고 과학기술정보통신부 나노소재기술개발 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.25 조회수 16019 -
인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 명현 교수, 그리고 신소재공학과 이건재 교수 공동연구팀이 ‘인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체’를 개발하는 데에 성공했다. ‘인간의 뇌를 모방해 동일평면 상에 수평 집적한 뉴로모픽 반도체’를 개발(2021년 Science Advances 게재)하는 데에 성공했던 연구팀은, 뉴런 소자와 시냅스 소자를 상하부에 3차원 방식으로 수직 집적해, 보다 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 뉴로모픽 반도체를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 졸업생 한준규 박사, 전기및전자공학부 이정우 박사과정과 김예은 박사과정, 그리고 신소재공학과 김영빈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2023년 9월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : 3D Neuromorphic Hardware with Single Thin-Film Transistor Synapses Over Single Thin-Body Transistor Neurons by Monolithic Vertical Integration). ‘Advanced Science’는 재료과학, 물리학, 화학, 생명과학, 엔지니어링 분야의 기초 및 응용 연구를 다루는 학제 간 오픈 액세스 저널이다. (impact factor : 17.521)
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다.
연구팀은 단일 박막 트랜지스터(thin-film transistor) 기반 시냅스 소자를 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자 위에 3차원 방식으로 수직 집적해, 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 3차원 집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자를 제작하기 위해, 엑시머 레이저 어닐링(excimer laser annealing) 기법을 활용했다. 또한, 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자의 내구성을 향상시키기 위해, 소자 내부의 줄열(Joule heat)을 이용한 자체 어닐링 기법도 제안했다. 이러한 뛰어난 내구성을 바탕으로, 이벤트 카메라(event camera)를 기반으로 제작된 손동작 기반의 수화 (手話) 패턴을 높은 성공률로 인식할 수 있음을 보였다.
2023.09.21 조회수 12903 -
반도체공학대학원 출범
우리 대학이 30일 오전 반도체 국가첨단전략산업을 이끌어갈 최고급 연구개발 인력을 양성하는 KAIST 반도체공학대학원 출범식을 개최했다.
이날 행사에는 이광형 총장, 이석봉 대전광역시 경제과학부시장, 이용필 산업통상자원부 첨단산업정책관, 박흥수 나노종합기술원 원장과 반도체 산학 관계자 등이 함께 참석해 현판 제막식을 열고 반도체공학대학원 개원을 축하했다.
우리 대학은 2023년 5월 반도체특성화대학원 지원사업에 선정됐다. 5년간 연평균 45명 이상의 석·박사 과정 학생을 모집해 반도체 소자·소재 및 패키징 분야에서 고급 석·박사 인재를 양성할 계획이다.
이를 위해, 전기및전자공학부·신소재공학과·생명화학공학과·기계공학과·물리학과 등 5개 학과 32명의 교원이 초학제적으로 참여한다. 또한, 삼성, SK하이닉스 등의 종합반도체 기업을 포함해 10개의 반도체기업이 컨소시엄을 구성한다. 반도체공학대학원은 설계-시뮬레이션-공정·소자제작·평가에 이르는 전주기 반도체 교육·연구 환경을 구축하고 산학연 기술교류·프로젝트 연구진행·교육 협업을 통한 산학연 교류 및 인재 연계 구조를 마련한다. 미래 반도체 산업 변화에 대응하기 위한 실습장비를 확충해 반도체 전문 실험 및 실습을 체계적으로 수행할 수 있는 환경도 구축한다. 이에 더해, 반도체 기술의 융합화·복합화 등에 따른 산업계 수요를 바탕으로 더 창의적이고 도전적인 인재 양성 교과과정을 운영할 예정이다.
이날 행사에서는 우리 대학 내의 반도체 연구 역량을 결집하고 미래 반도체 분야를 선도하기 위한 '반도체혁신연구소'의 출범식도 동시에 진행됐다.
이광형 총장은 "KAIST 반도체공학대학원은 세계 최고 수준의 반도체 연구와 교육 역량을 바탕으로 혁신적 반도체 고급 인재를 양성하고 학제 간 융합과 산학연 컨소시엄을 통해 창의적인 초격자 반도체 연구 혁신을 이루는 교두보가 될 것"이라고 말했다.한편, KAIST 반도체공학대학원은 2023년 석·박사과정 학생 선발을 마치고 가을학기부터 교육과정을 운영한다.
2023.08.30 조회수 8049 -
2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04 조회수 14071 -
2진법에서 3진법으로 종횡무진, 신개념 반도체 회로 개발
자율주행 및 기타 인공 지능(AI) 기술이 일상생활에서 널리 사용되면서 반도체 집적 회로 (Integrated circuit, IC)의 정보 처리 능력에 대한 수요가 급격히 늘어나고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 가천대(총장 이길여) 전자공학부 유호천 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 더 높은 데이터 처리 효율성과 집적도를 제공할 신개념 디지털 논리 회로 구현을 세계 최초로 성공했다고 11일 밝혔다.
기존 `0', `1'의 두 가지 논리 상태를 사용하는 2진법 논리 회로와 비교해 3진법 논리 회로는 `0', `1', `2'의 세 가지 논리 상태를 사용해 정보를 표현하는 차세대 반도체 기술로, 같은 정보를 더 적은 논리로 표현할 수 있어 더 높은 정보 처리 효율성을 통해 반도체 칩의 고속화, 저전력화, 소형화가 가능하다. 하지만 논리 상태가 1개 더 추가됨에 따라 세 가지 논리 신호를 모두 안정적으로 출력하기 어려운 문제와 2진법 논리 체계가 3진법 논리 체계와 서로 호환이 되지 않는 문제가 3진법 논리 회로 상용화에 걸림돌로 여겨졌다.
연구팀은 문제 해결을 위해 3진법 논리 회로의 출력 특성을 회로 동작 중에 실시간으로 조절할 수 있는 새로운 논리소자를 개발했다. 연구팀은 컴퓨터에서 필요에 따라 정보를 저장하거나 다시 지울 수 있는 장치인 플래시 메모리에 주목했으며, 3진법 논리 회로 자체에 정보를 저장할 수 있도록 회로를 구성하는 논리소자에 플래시 메모리를 집적했다. 연구팀은 3진법 논리 회로가 저장하고 있는 정보에 따라 논리 상태 `1'의 출력 특성이 체계적으로 조절될 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 3진법 논리 회로의 동작 안정성(잡음 여유)을 세계 최고 수준인 약 60%까지 달성하는데 성공했다.
또한 연구팀은 3진법 논리 회로에 저장된 정보를 완전히 지우는 경우에 논리 상태 `1'이 출력되지 않고 `0' 과 `2'의 두 논리 상태만 출력하는 점을 이용하여 2진법과 3진법 논리 동작이 모두 가능한 회로를 구현하는데 성공했다. 뿐만 아니라, 논리 회로를 구성하는 각각의 논리소자에 서로 다른 정보를 저장하는 방식으로 2진법과 3진법 논리 출력을 조합했고, 이에 따라 다양한 종류의 논리 출력을 갖는 논리 회로를 구현함으로써 3진법 논리 회로의 정보 처리 효율 및 집적도를 한 단계 더 향상시킬 수 있음 역시 확인했다.
연구팀이 개발한 논리소자는 동일한 반도체 칩 내에서 2진법 논리 회로와 3진법 논리 회로를 연동하여 데이터 및 신호 전달을 할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 이것은 기존의 2진법 체계를 유지하면서 필요에 따라 3진법의 높은 정보 처리 능력을 탄력적으로 활용할 수 있다는 것을 의미하며, 향후 3진법 반도체의 상용화 시작 단계에 있어 핵심 기술이 될 것으로 기대가 크다.
우리 대학 임성갑 교수는 “기존 디지털 논리 회로와 비교해 다양한 연산이 가능하고 복잡한 연산을 훨씬 단순화할 수 있는 논리소자를 개발한 것으로, 이번 연구 결과는 향후 대용량 정보 처리가 필요한 인공지능, 사물인터넷 등 다양한 분야를 위한 신개념 반도체 소자에 있어 유용한 지침이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 선도연구센터 지원사업(웨어러블 플랫폼 소재 기술센터), 이공분야기초연구사업(과학기술정보통신부), 그리고 산업기술혁신사업(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 우리 대학 생명화학공학과 이충열 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션 (Nature Communications)' 6월 23일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: A reconfigurable binary/ternary logic conversion-in-memory based on drain-aligned floating-gate heterojunction transistors)
2023.07.11 조회수 12425 -
IDEC, 삼성전자와 시스템반도체(28나노 FD-SOI MPW) 추가 제작 지원 위한 협약식 개최
우리 대학이 반도체 인재 양성을 위한 지원을 확대하기 위해 삼성전자와 '시스템반도체(28나노 FD-SOI* MPW**) 추가 제작 지원' 협약식을 21일 오후 개최했다. * FD-SOI(Fully Depleted-Silicon on Insulator 완전 공핍형 실리콘 온 인슐레이터): 모바일 기기, 사물인터넷(IoT) 장치, 웨어러블 디바이스 등의 저전력 및 무선 통신 시스템 분야의 설계에 적합한 반도체 칩 ** MPW(Multi-Project Wafer): 한 장의 원판(wafer)에 다양한 종류의 반도체를 찍어내는 방식우리 대학은 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)가 주도해 산업통상자원부가 지원하는 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 2021년부터 수행하고 있다. 5년간 총 170억 원의 정부 지원금을 투입해 전국 대학의 석·박사급 학생들을 대상으로 반도체 칩 설계부터 제작에 이르는 전문 교육 과정을 제공하는 사업이다.
IDEC은 사업 원년부터 삼성전자와 협력해 28나노 로직(Logic)*** 공정 칩 제작 기회를 수강생들에게 제공해 왔다. 삼성전자가 2026년까지 10회의 공정을 진행해 총 400개의 시스템반도체 칩 제작을 지원하는 것이 기존의 협력 내용이다. *** 28나노 로직: 28나노미터(㎚·10억분의 1ｍ) 이상의 연산이 가능한 반도체
이날 협약은 삼성전자가 기존 지원에 28나노 FD-SOI MPW 공정을 5회 더 제공해 200개의 칩 제작 기회를 추가로 지원하기 위해 체결된다. 이로써, '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업' 기간 중 15회의 공정이 진행돼 총 600개의 칩이 제작될 예정이다. 반도체 칩 제작은 전공 대학원생들이 이론 교육으로 설계한 도면을 웨이퍼에 적용해 실물을 만들어내는 중요한 과정이다. 실물 칩을 활용한 실험을 통해 설계의 적합성을 검증할 수 있기 때문이다. 하지만 반도체 위탁 생산 업체에 의뢰해 칩을 제작하려면 통상적으로 최소 수천만 원에서 수억 원까지 비용이 발생하기 때문에 학생들이 칩을 제작할 기회를 얻기는 쉽지 않은 실정이다.
'차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'은 KAIST IDEC을 통해 매년 160개의 칩 제작을 지원하고, 전자설계자동화툴(EDA tool)을 4천 카피를 학생들에게 제공하고 있다. 또한, 150여 개의 설계 전문 강좌가 개설되었으며, 올 한 해 76개 대학 4백여 명의 교수가 참여 중이다.
IDEC은 삼성전자로부터 유일하게 칩 제작을 지원받는 시스템반도체 인력양성 사업을 수행하고 있다. 두 기관은 이번 협약을 바탕으로 반도체 전문 인력양성을 위한 협력과 노력을 다시 한번 공고히 다질 방침이다.
IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관 관계자들이 참석한다. 협약식 이후에는 올해 하반기에 28나노 FD-SOI 공정에 참여하는 20개 대학의 40팀을 대상으로 설계설명회를 함께 진행한다.
박인철 IDEC 소장은 "KAIST IDEC의 전문 인력 양성 사업은 전국의 많은 반도체 설계 분야 대학원생들이 반도체 제작 공정에 직접 참여해 실전 경험과 프로젝트 참여 경력을 쌓는 중요한 기반이 되고 있다"라면서, "학계와 긴밀한 협력을 유지하며 인재 양성을 위한 지원을 아끼지 않는 삼성전자의 노력이 반도체 산업 발전에 큰 힘이 될 것"이라고 말했다.한편, 1995년 설립된 KAIST IDEC은 시스템반도체 분야의 전문 설계 인력양성의 산실이다. 지난 28년간 삼성전자와 협력해 1,840개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공했으며, 현재는 고성능 설계가 가능한 28나노 공정까지 지원하고 있다.
2023.06.21 조회수 10759 -
광반도체 소자 집적도 100배 이상 높이다
라이다(LiDAR) 및 양자 센서·컴퓨터와 같은 복잡한 광학 시스템을 하나의 작은 칩으로 만들어 줄 수 있어 세계적으로 많은 연구와 투자가 이루어지고 있는 차세대 반도체 기술이 집적 광학 반도체(이하 광반도체) 기술이다. 기존의 반도체 기술에서 5나노, 2나노 등의 단위로 얼마나 작게 만드느냐가 관건이었는데, 광반도체 소자에서 집적도를 높이는 것은 성능, 가격, 에너지 효율 등을 결정짓는 핵심적인 기술이라 말할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상식 교수 연구팀이 광반도체 소자의 집적도를 100배 이상 높일 수 있는 새로운 광 결합 메커니즘을 발견했다고 19일 밝혔다.
하나의 칩당 구성할 수 있는 소자 수의 정도를 집적도(集積度)라고 하는데, 집적도가 높을수록 많은 연산을 할 수 있고 공정 단가 또한 낮춰준다. 하지만 광반도체 소자의 집적도를 높이기는 매우 어려운데, 이는 빛의 파동성으로 인해 근접한 소자 사이에서 광자 간에 혼선(crosstalk)이 발생하기 때문이다.
기존 연구에서는 특정 편광에서만 빛의 혼선을 줄여줄 수 있었는데, 연구팀은 이번 연구에서 새로운 광 결합(coupling) 메커니즘의 발견으로써 기존에는 불가능이라 여겨졌던 편광 조건에서도 집적도를 높이는 방법을 개발했다.
김상식 교수가 교신저자로 주도하고 미국 텍사스 공과대학 재직 당시 지도하던 학생들과 함께한 이번 연구는 국제학술지‘라이트: 사이언스 앤 어플리케이션(Light: Science & Applications)’ [IF=20.257]에 6월 2일 字 게재됐다. (논문명: Anisotropic leaky-like perturbation with subwavelength gratings enables zero crosstalk).
김상식 교수는 “이번 연구가 흥미로운 점은 기존에는 오히려 빛의 혼선을 크게 해줄 거라고 여겨졌던 누설파(leaky wave, 빛이 옆으로 잘 퍼지는 특성을 가짐)를 통해 역설적으로 혼선을 없애준 점이다”라며 “이번 연구에서 밝혀진 누설파를 이용한 광 결합 방법을 응용한다면 더욱 작고 노이즈가 적은 다양한 광반도체 소자를 개발할 수 있을 것이다”라고 말했다.
김상식 교수는 광반도체의 집적도에 있어서 전문성과 연구 업적을 인정받는 연구자다. 선행 연구를 통해 반도체 구조물을 파장보다 작은 크기로 패턴화해 빛이 옆으로 퍼지는 정도를 제어할 수 있는 무손실 메타물질(all-dielectric metamaterial)을 개발했고, 실험을 통해 이를 입증해 광반도체 집적도에 있어서 세계적인 기록을 보유하고 있다. 이러한 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 9, 1893 (2018)’와 ‘옵티카(Optica) 7, 881-887 (2020)’에 보고됐다. 김 교수는 이러한 성과를 인정받아 미국 국립과학재단(National Science Foundation, NSF)에서 NSF 커리어 어워드(NSF Career Award)와 재미한인과학기술자협회에서 젊은과학기술자상을 수상한 바 있다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구 사업 및 미국 NSF의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.19 조회수 9898