이차원 강유전성 반도체 기반 메모리 소자의 인공 신경망 성능 향상 규명

“인공 신경망 학습 인식률 높일 수 있는 차세대 반도체 소자 개발 기여 기대”

자연과학대학 물리학과 유영준 교수 연구팀이 한국에너지기술연구원, 충북대와 공동 연구를 바탕으로 광학 에너지의 도움을 받아 고성능의 인공 신경망을 구현할 수 있는 이차원 강유전체 메모리를 개발했다.

이번 연구 성과는 물리학 응용 분야 JCR 상위 6.6%인 국제 저명 학술지 ‘Small’(IF: 13.3)에 5월 29일 출판됐으며, 연구 우수성을 인정받아 ‘Small’ 저널의 Back Cover에 선정됐다.

이번 연구는 물리학과 강석주 연구교수(양자제어물성연구소), 정원지, 권오훈 박사과정생이 공동 제1저자로, 유영준 교수와 한국에너지기술연구원 임강훈 박사가 공동 교신저자로 참여했다.

□ 논문 제목: Photo-Assisted Ferroelectric Domain Control for α-In₂Se₃ Artificial Synapses Inspired by Spontaneous Internal Electric Fields 

일반적으로 ‘강유전체’는 전기적으로는 절연체이지만, 자연 상태에서 외부 전기장이 없어도 전기 편극을 지닐 수 있는 특이한 물리적 성질을 가진 물질로서 외부에서 전압을 걸지 않아도 스스로 양과 음의 전기분극 현상이 일어나 이를 활용한 차세대 메모리 연구가 활발하다. 

이번 연구에서 연구팀이 주목한 강유전체 ‘α-In₂Se₃’ 이차원 물질은 기존 절연체 특성의 강유전체와 달리 밴드갭이 작은 반도체 특성이 있어 가시광선에 해당하는 빛에 높은 반응성을 보이고, 전자-정공 쌍(엑시톤)을 생성하는 특징을 가지고 있다. 

연구팀은 ‘α-In₂Se₃’ 물질이 빛에너지를 받을 때 물질 내 엑시톤이 증가하며, 페르미 레벨(Fermi level)을 상승시키는 독특한 전자구조적 성질을 발견했다.

연구팀은 ‘α-In₂Se₃’ 물질의 고유한 성질을 활용해 빛에너지로 전기분극 상태를 안정시킬 수 있는 특성을 트랜지스터 소자 구조로 구현했다.

이후 연구팀은 ‘α-In₂Se₃’를 활용해 구현한 이차원 강유전체 메모리 소자를 인공지능 기계 학습 모델에 적용했고, 높은 광반응성 덕분에 인공 지능 학습 인식률이 높아져 인공 신경망 성능이 향상된 것을 원자단위 시뮬레이션을 통해 규명했다.

유영준 교수는 “이차원 구조의 강유전성 반도체 물질에 대한 광 반응성 상호 작용을 활용하면 나노미터 두께에 해당하는 강유전체를 사용하여 소형화된 소자로 적용하고 이를 고밀도로 집적화할 수 있다”며, “이를 상업화하는 단계에 이른다면 기억된 데이터를 초고속으로 처리하면서 인공 신경망에서의 학습 인식률을 높일 수 있는 차세대 반도체 소자 개발에 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단(중견연구자 지원사업, 대학 중점연구소 지원사업, 4단계 BK21), 과학기술정보통신부(the Institute of Information & communications Technology Planning & Evaluation)의 지원을 받아 수행됐으며, 원자단위의 시뮬레이션에 대한 연구는 한국에너지기술연구원의 기본사업 지원을 통해 진행됐다. 

□ 논문 링크: https://doi.org/10.1002/smll.202307346