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전기 켜지고 꺼지는 찰나 포착..차세대 메모리 소재 혁신 기대
인공지능이 발전할수록 컴퓨터에는 더 빠르고 효율적인 메모리가 요구된다. 초고속·저전력 반도체의 핵심은 메모리 소재가 전기를 켜고 끄는 ‘스위칭’ 원리에 있다. 한국 연구진이 아주 작은 전자 소자 안에서 물질을 순간적으로 녹였다가 얼리는 실험을 통해, 그동안 직접 관찰하기 어려웠던 스위칭 순간과 내부 작동 원리를 밝혀냈다. 이를 통해 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 차세대 메모리 신소재를 원리 기반으로 설계할 수 있는 기준을 제시했다.
우리 대학 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀은 경북대학교 이태훈 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 기존에는 관찰이 어려웠던 나노 소자 내부의 전기 스위칭 과정과 물질 상태 변화를 실시간으로 포착할 수 있는 실험 기법을 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 전기 스위칭을 확인하기 위해 물질을 순간적으로 녹였다가 빠르게 식히는 방식을 적용했다. 이를 통해 그동안 열에 민감해 전기를 흘리는 순간 성질이 쉽게 변하던 텔루륨(Te)*을, 머리카락보다 훨씬 작은 나노 소자 안에서 ‘유리처럼 불규칙한 상태의 비정질 텔루륨’으로 안정적으로 구현하는 데 성공했다. 비정질 텔루륨은 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 차세대 메모리의 핵심 재료로 주목받고 있다.
*텔루륨(Te): 금속과 비금속의 성질을 모두 가진 준금속 원소
이번 연구를 통해 연구팀은 스위칭이 시작되는 전압과 열 조건, 그리고 에너지 손실이 발생하는 구간을 구체적으로 파악했다. 이를 바탕으로 열 발생을 줄인 상태에서도 안정적이고 빠른 동작 속도로 스위칭 되는 결과를 관측하는 등, ‘왜, 언제 전기가 켜지는지’를 이해한 원리 기반 메모리 소재 설계가 가능해졌다.
이번 연구를 통해 연구팀은 스위칭이 시작되는 전압과 열 조건, 그리고 에너지 손실이 발생하는 구간을 구체적으로 파악했다. 이를 바탕으로 열 발생을 줄인 상태에서도 안정적이고 빠른 동작 속도로 스위칭 되는 결과를 관측하는 등, ‘왜, 언제 전기가 켜지는지’를 이해한 원리 기반 메모리 소재 설계가 가능해졌다.
그 결과, 비정질 텔루륨에서는 내부의 미세한 결함이 전기 전도에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했다. 전압이 일정 수준을 넘으면 전기가 한 번에 흐르는 것이 아니라, 먼저 결함을 따라 전류가 급격히 증가하고 이후 열이 축적되며 물질이 녹는 두 단계 스위칭 과정이 나타났다.
또한 연구팀은 전류를 과도하게 흘리지 않고도 비정질 상태를 유지한 채 실험을 진행해, 전압이 스스로 커졌다 작아지는 ‘자가 진동’ 현상을 구현하는 데 성공했다. 이는 복잡한 재료 조합 없이 텔루륨 단일 원소만으로도 안정적인 전기 스위칭이 가능함을 보여준다.
이번 연구는 차세대 메모리 재료인 비정질 텔루륨을 실제 전자 소자 안에서 구현하고, 전기가 켜지고 꺼지는 가장 기본적인 원리를 체계적으로 규명한 성과다. 연구 결과는 향후 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 메모리를 구현하기 위한 반도체 소재 설계의 중요한 지침으로 활용될 것으로 기대된다.
서준기 교수는 “비정질 텔루륨을 실제 소자 환경에서 구현하고 스위칭 원리를 규명한 첫 연구”라며 “차세대 메모리 및 스위칭 소재 연구의 새로운 기준을 제시했다”고 말했다.
허남욱 석박사통합과정이 제1저자로, 김승환 박사과정이 제2저자로 참여했으며, 서준기 교수(KAIST)가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 1월 13일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : On-device cryogenic quenching enables robust amorphous tellurium for threshold switching, DOI: 10.1038/s41467-025-68223-0
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업과 우수신진연구, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행되었다.
2026.02.09 조회수 1564 -
뇌처럼 스스로 기억하고 반응하는 반도체 뉴런 개발
사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결(시냅스)만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 ‘상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는’ 적응 능력인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 인공지능 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내 내기 어려웠다. KAIST 연구진이 이번에 이 능력까지 구현한 차세대 초저전력 반도체 기술을 개발해 관심을 모으고 있다.
KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 뉴런이 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 ‘내재적 가소성(intrinsic plasticity)’을 모방한 ‘주파수 스위칭(Frequency Switching) 뉴리스터(Neuristor)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
‘내재적 가소성’은 같은 소리를 여러 번 들으면 점점 덜 놀라거나, 반복된 훈련을 통해 특정 자극에 더 빨리 반응하게 되는 것과 같은 뇌의 적응 능력을 뜻한다. ‘주파수 스위칭 뉴리스터’는 마치 사람이 자극에 점점 익숙해져 덜 놀라거나, 반대로 반복된 훈련으로 점점 더 민감해지는 것처럼, 신호의 빈도를 스스로 조절하는 인공 뉴런 소자다.
연구팀은 순간적으로 반응했다가 원래 상태로 돌아가는 ‘휘발성 모트 멤리스터’와, 입력 신호의 흔적을 오랫동안 기억하는 ‘비휘발성 멤리스터’를 결합해, 뉴런이 신호를 얼마나 자주 내보낼지(발화 주파수)를 자유롭게 조절할 수 있는 소자를 구현했다.
이 소자는 뉴런 스파이크 신호와 멤리스터 저항 변화가 서로 영향을 주고받으며 자동으로 반응을 조절한다. 쉽게 말해, 반복해서 들은 소리에 덜 놀라거나, 특정 자극에 점점 더 예민해지는 뇌의 반응을 반도체 소자 하나로 흉내 낸 것이다.
연구팀은 이 기술의 효과를 검증하기 위해 ‘희소 신경망(Sparse Neural Network)’ 시뮬레이션을 수행했다. 그 결과, 뉴런 자체의 기억 기능을 통해 기존 신경망보다 27.7% 낮은 에너지 소모로 동일한 성능을 구현했다.
또 일부 뉴런이 손상되더라도 내재적 가소성을 통해 네트워크가 스스로 재구성되어 성능을 회복하는 뛰어난 복원력도 입증했다. 쉽게 말하면, 이 기술을 적용한 인공지능은 전기를 덜 쓰면서도 성능은 그대로 유지하고, 일부 회로가 고장 나도 스스로 보완해 다시 정상적으로 작동하는 셈이다.
연구를 주도한 김경민 교수는 “이번 연구는 뇌의 핵심 기능인 내재적 가소성을 단일 반도체 소자로 구현해 인공지능 하드웨어의 에너지 효율과 안정성을 한 차원 높인 성과”라며, “스스로 상태를 기억하고 손상에도 적응·복구할 수 있는 이번 기술은 엣지 컴퓨팅, 자율주행 등 장시간 안정성이 요구되는 시스템의 핵심 소자로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 박우준 박사(현 독일 율리히 연구소), 송한찬(현 ETRI) 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 8월 18일자 온라인 게재됐다.
※논문명: Frequency Switching Neuristor for Realizing Intrinsic Plasticity and Enabling Robust Neuromorphic Computing, DOI: 10.1002/adma.202502255
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.29 조회수 3162 -
자성메모리 기반 지능형 반도체 소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수 연구팀이 차세대 비휘발성(Non-volatile) 메모리인 *스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)의 스위칭 분극을 전기장 인가를 통해 임의로 제어하는 소재 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
* 스핀궤도토크 자성메모리: 면방향 전류에서 발생하는 스핀전류를 이용해 자화 방향을 제어하는 동작 방식으로 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM) 보다 동작 속도가 10배 이상 빠른 장점이 있다.
연구팀은 이 결과를 이용해 하나의 소자에서 다양한 논리연산이 가능함을 보임으로, 기억과 연산 기능을 동시에 수행하는 스마트 소자의 개발 가능성을 높였다. 특히 이 기술은 차세대 지능형 반도체로 개발되는 프로세싱-인-메모리 (PIM)에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. PIM (processing-In-Memory) 기술은 메모리 공간에서 로직 기능을 수행해 프로세서에서 처리하는 데이터양을 획기적으로 줄임으로써, 기존 컴퓨팅 기술인 폰노이만 구조의 한계를 극복하는 기술로 여겨지고 있다.
신소재공학과 강민구 박사과정과 최종국 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 신소재공학과 육종민 교수, 물리학과 이경진, 김갑진 교수, 충남대학교 정종율 교수, 고려대학교 박종선 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 12월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Electric-field control of field-free spin-orbit torque switching via laterally modulated Rashba effect in Pt/Co/AlOx structures)
스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)는 고속 동작 및 높은 안정성 특성으로 차세대 자성메모리 기술로 개발되고 있다. 하지만 이 메모리는 정보 기록을 위해서 외부자기장을 인가해야 하는데, 이는 고집적 소자에 치명적인 단점으로 작용한다. 따라서 외부자기장 없이 자화 방향을 제어하는 무자기장 스위칭 기술의 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 자성메모리에 측면 게이트 구조를 도입해 계면의 라쉬바 효과를 제어함으로 무자기장 스핀 궤도 토크 스위칭 소재 기술을 개발했다. 또한, 게이트 전압의 부호에 따라 스위칭 방향을 제어하는 결과를 보였고, 이를 이용해 하나의 소자에서 배타적 논리합(XOR), 논리곱(AND) 등의 다양한 논리연산을 구현하는 데 성공했다. 이 기술은 데이터를 저장하는 메모리 반도체와 연산 기능을 수행하는 로직 반도체가 융합된 MRAM 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 소자의 원천 기술로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 강민구 연구원은 "이번 연구는 차세대 자성메모리 내에서 프로그램이 가능한 논리연산을 실험으로 규명해, 향후 미래 컴퓨팅 기술로 여겨지는 지능형 반도체 소자 개발에 응용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.21 조회수 15095 -
뉴런 교체에 의한 기억 저장 규명
우리 대학 생명과학과 한진희 교수 연구팀이 살아있는 생쥐 뇌에서 기억저장 뉴런(신경 세포)을 표지하고 추적, 관찰할 수 있는 기술을 이용해 같은 경험을 다시 할 때 원래 존재하던 오래된 기억 뉴런이 새로운 뉴런으로 교체됨을 규명했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 `뉴런 스위칭'을 가능하게 하는 기작으로 기초과학연구원(IBS) 김은준 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 이전에 경험했던 학습을 다시 하면 기존 기억 뉴런에서 시냅스 연결이 감소하는 반면, 새로 참여하는 뉴런에서는 시냅스 연결이 증가함을 규명했다.
이번 연구는 같은 기억은 같은 뉴런에 계속 저장됨으로써 경험이 누적될 수 있을 것이라는 기존의 통념과 달리, 같은 경험을 다시 할 때 뇌에서 오히려 뉴런들이 다이내믹하게 새로 교체됨을 처음으로 증명했다는 점에서 기존의 패러다임을 전환하는 중요한 학문적 의미가 있다.
뉴런 교체는 기억 업데이트의 중요한 기작으로 생각되며 노화, 퇴행성 뇌질환에서 기억상실을 해결할 수 있는 기술 개발에 대한 새로운 아이디어를 제시한다.
생명과학과 조혜연 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 셀 프레스(Cell Press) 그룹의 오픈 액세스(Open-access) 학술지 `커런트 바이올로지(Current Biology)'에 10월 22일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Turnover of fear engram cells by repeated experience)
경험은 기억이라는 형태로 뇌에 저장되고 나중에 회상된다. 또 대부분의 기억은 반복적인 경험을 통해 뇌에서 유지되고 업데이트된다. 뇌에서 기억을 표상하는 물리적 단위가 존재하며 특정 신경 세포 집단(기억 엔그램) 이 기억을 인코딩한다는 사실이 많은 연구를 통해 밝혀졌다.
그렇다면 반복된 경험에 노출되었을 경우 기억을 저장하는 뉴런들에서 어떤 변화가 일어날까? 기존 연구를 통해 같은 학습의 반복으로 형성된 기억은 같은 신경 세포 집단을 통해 계속 저장되고 강화될 것으로 추측돼왔다. 하지만 실제로 신경 세포 수준에서 어떤 변화가 일어나는지 명확히 밝혀진 바가 없었다.
연구팀은 이번 연구에서 생쥐 뇌 편도체(amygdala) 영역에서 기억저장 세포를 표지하고 광유전학 기법으로 조절하는 기술을 이용해 기존의 통념과 달리 첫 학습 하루 후에 같은 학습을 반복했을 때 `같은' 기억이 전혀 다른 세포들을 통해 다시 저장되고 회상되는 현상을 발견했다. 반복 학습된 기억이 첫 번째 학습으로 형성된 기억 엔그램을 억제하는 동안에도 정상적으로 발현되는 것을 확인한 것이다.
반복 학습 후에 기존 엔그램에서 *시냅스 가소성이 감소한 것으로 보아, 경험이 반복되면 기존의 기억 엔그램이 기억 회로상에서 연결이 약해지기 때문에 기억 발현에 관여하지 않는다는 것을 알 수 있었다.
☞ 시냅스 가소성(Synaptic plasticity): 시냅스는 신경 세포 간의 정보가 전달되는 구조적인 장소를 말하는데, 시냅스는 그 활성 정도에 따라 구조와 기능이 지속적으로 변화 가능하며 이를 시냅스 가소성이라 부른다.
이처럼 기존 기억 엔그램이 반복 학습된 공포 기억에 필요하지는 않았지만 흥미롭게도 기존 기억 엔그램을 광유전학 기법으로 자극했을 땐 공포 반응이 나타났다. 기존 기억 엔그램의 연결이 약해졌음에도 불구하고 여전히 기억 정보를 간직한 채 `휴면 엔그램 (silent engram)'으로 존재한다는 것을 확인한 결과였다.
또한 연구팀은 반복 학습된 공포 기억이 두 번째 학습 때 활성화된 편도체 뉴런들에 새로 저장된다는 것을 보임으로써 같은 경험의 기억이 처음과 다른 세포 집단에 인코딩된다는 사실을 추가로 입증했다.
한진희 교수는 "이번 연구 결과는 기억은 고정돼 있는 것처럼 보이지만 뇌에서 그 기억을 저장하는 세포들은 다이내믹하게 스위칭 된다는 새로운 패러다임을 제시하는 중요한 발견이다ˮ며, "앞으로 기억 뉴런을 표적으로 해서 원하지 않는 기억 삭제 및 퇴행성 뇌질환에서 기억상실 억제, 복원을 가능하게 하는 미래 기억제어 기술 개발에 도움을 줄 것ˮ이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.03 조회수 12079 -
누설전류의 원천적 차단 가능한 ‘20nm갭 기계식 나노집적소자’ 세계 최초 개발
- CPU, 메모리 적용 시 에너지 절감 年 7,480억원․329만톤의 CO2배출저감 효과 기대 -
고가의 반도체 기판 대신 저렴한 유리기판이나 플렉서블(flexible) 플라스틱 기판에도 적용이 가능하고, 3低(초저가․초저전력․초 저탄소) CPU를 실현할 수 있는 나노집적소자 원천 기술이 국내연구진에 의해 세계 최초로 개발되었다.
우리대학 전기 및 전자 공학과 윤준보 교수팀과 부설 나노종합팹센터(소장 이희철)는 공동연구를 통하여 세계 에서 가장 작은 이격거리를 가지는 “20nm갭 기계식 나노집적소자(3단자 나노전자 기계스위칭소자)”를 세계 최초로 개발하는데 성공했다고 밝혔다.
반도체로 만들어진 기존의 CPU는 반도체 특성을 활용하여 전기신호의 차폐를 제어함으로써 PC내에서 평균적으로 3.2W의 대기전력을 소모하고 있다. 업무용 PC 보급대수와 대기시간을 각각 1000만 대와 14시간으로 가정하면 대기전력은 년 163,520 MWh로 계산된다. 고리원자력발전소 1호기의 발전량(2007년 총 발전량 2,254,988 MWh) 7%에 해당하는 전력량이다.
이에 윤준보 교수팀은 나노종합팹의 첨단 장비․시설 등 인프라와 나노 전자기계 기술(Nano Electro Mechanical System, NEMS)을 적용하여, 트렌지스터와 동일한 역할을 수행하면서도 누설전류를 원천적으로 차단한 新개념 전자소자인 ‘기계식 나노집적 소자’를 개발했다.
본 소자의 핵심원리는 질화티타늄(TiN)으로 만든 3차원 나노구조물의 기계적인 움직임을 통해 기계적인 이격정도의 차이로 전기신호를 제어한다는 것이다. 대기 상태에서 누설전류를 원천적으로 차단하는 원리를 가지기 때문에, 이를 CPU에 적용하면 1W 미만의 대기전력을 가지는 CPU개발이 앞당겨 질 것으로 기대를 하고 있다.
사진설명: 20nm갭 기계식 나노집적 소자의 단면 사진
좌측- TEM (투사 전자 현미경) , 우측 - SEM (주사 전자 현미경)
또한, 저온 공정이 가능하기 때문에 기존의 반도체 회로 상부에 3차원으로 적층형 집적이 가능하고, 기존의 반도체를 만들던 단결정 실리콘보다 훨씬 저렴한 유리 기판이나 휘어지는 플라스틱 기판에서도 전자 스위치 소자를 형성할 수 있어, 초저가․초고성능․초저전력의 전자 회로를 만들 수 있다는 데 특징이 있다.
그리고, 무엇보다도 세계 최고 수준의 나노종합팹센터의 첨단 반도체 설비와 공정을 그대로 활용하여 본 소자의 핵심인 초미세 나노패턴 형성과 희생박막 형성 기술을 연구․실증했기 때문에, 상용화 실현 가능성이 매우 높다는 데 의의가 크다.
개발된 기계식 나노집적소자를 활용하여 대기전력 1W이하의 저전력 PC가 실현함으로써 기대되는 에너지 절감효과는 2010년 1,100GWh/年(1,210억원), 2020년 6,800GWh/年(7,480억원)에 이르고 각각 53만톤, 329만톤의 이산화탄소 배출량 억제효과를 가져올 수 있을 것으로 보인다.
또한, 기계식 나노집적소자의 시장 점유율을 전체 반도체 시장의 0.1%로만 잡더라도 시장규모가 2015년 3천 6백억원에 이를 것으로 전망하고 있다. 우주항공 장비와 통신용 소자 및 바이오소자 응용 등 관련 산업에 미치는 파급효과까지 고려하는 경우 그 경제적 부가가치는 매우 클 것으로 기대된다.
이번 연구결과는 12월 7일 미국 볼티모어에서 개막되는 국제 학술 회의인 “국제전자소자회의(International Electron Device Meeting, IEDM)”에서 발표될 예정으로 지난 50년간 반도체 소자를 이용하여 만들어 오던 초고집적회로(VLSI)에서 CMOS 반도체 소자가 극복 할 수 없었던 재료와 성능의 한계들을 극복할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다는 것에 의미가 있다.
한편, 해당 기술과 관련하여 미국에 1건이 특허 등록되었으며 미국, 중국, 유럽, 일본 등에 4건의 후속 특허가 출원되어 있다. 국내에는 8건의 관련 특허 등록과 2건의 특허가 출원되어 있다.
나노종합팹센터 이희철 소장은 “나노전자 기계소자를 이용한 집적회로 기술은 2008년에서야 ITRS(세계반도체협회) 로드맵에 등재될 정도로 차세대 기술이며, 우리 기술진의 개발수준이 미국의 스탠포드대, UC버클리대학의 연구수준을 뛰어넘는 결과로 이번 기술 개발이 포스트-반도체 기술력을 선점할 수 있는 중요한 디딤돌이 될 것”이라고 내다보고 있다.
또, 연구개발에 주도적으로 참여한 이정언 박사과정은 “공동연구 개발을 통하여 얻은 기술은 실용화와 상용화를 목적으로 하고 있으며, 기술정보, 연구인력, 노하우 등 연구결과를 산업체에 제공하여 향후에 우리나라가 세계 차세대 반도체 시장에서 유리한 입지를 확보하는데 기여하고 싶다”고 앞으로의 계획을 밝혔다.
용어설명
○ 스위칭소자 : 전류를 on/off 시키는 장치, 스위치 장치를 조합하여 논리회로, 마이크로프로세서등 을 만들 수 있음.
○ 기계식 나노집적 소자 : 반도체 공정을 이용하여 만든 나노 크기의 기계장치로 전기신호에 의하여 제어되는 소자.
○ 3단자 스위칭 소자 : 3개의 단자로 구성된 전자 부품으로 1개의 단자에 인가된 전기신호로 나머지 2개의 단자의 단락 여부를 제어하는 전자 장치
○ 패키징 : 전자소자의 제품화를 위하여 기판상태에서 제작된 소자를 외부의 환경에 안정적인 상태가 되도록 최종적으로 마무리 하는 단계
○ 트랜지스터 : 규소나 저마늄으로 만들어진 반도체를 세 겹으로 접합하여 만든 전자회로로 전류나 전압흐름을 조절하여 증폭, 스위치 역할을 한다.
사진설명: 개발된 기계식 집적 소자를 활용한 미래형 전자 기판의 개념도
2009.12.07 조회수 29717