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자가 선택형 학습제어 초저에너지 초소형 시냅스 소자 
Selectively activated synaptic device with ultrasmall dimension and low power consumption
소 속
건국대
연구책임자
박배호
기술분류
IT
키워드
뉴로모픽 컴퓨팅, 시냅스 소자, 자가 선택형, 초저에너지, 초소형
 
기술개발 단계(TRL 9단계)
기초연구단계 실험단계 시작품단계 제품화단계 사업화
1. 기초이론/실험   3. 실험실 규모의
기본성능 검증
  5. 확정된 시작품
제작 및 성능평가
  7. 신뢰성 평가 및
수요기업 평가
  9. 사업화  
2. 실용목적의
아이디어,
특허등 개념 정립
  4. 실험실 규모의
평가
V 6. 파일롯 규모
시작품 제작 및
성능 평가
  8. 시제품 인증 및
표준화
   
- 커패시터 10-2016-0083260 / 2016.07.01 / 국내
 
- 현재 폰-노이만 컴퓨팅 체제는 실리콘 소자의 발전을 기반으로 빠르고 정확한 논리 및 산술 연산을 수행해왔다. 하지만, 실리콘 기반 소자의 기술적, 물리적 문제로 인한 집적도 한계와 데이터 직렬처리방식의 비효율적인 에너지 소비 등의 한계가 있다. 반면에, 약 1000조개의 시냅스가 존재하면서도 데이터 병렬처리 시스템으로 약 10W 정도의 전력만을 소비하는 고효율의 에너지 소비량과 고집적도를 가지는 인간의 뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅시스템에서, 시냅스 소자는 두 뉴런들 사이에서 그들의 연결강도의 변화 (시냅스 가소성) 를 모방하는 소자이자 원천기술이기에 연구가 반드시 필요하다. 뿐만 아니라, 뉴런에서 시냅스 가소성은 뉴런 사이에서 회로를 변경할 수 있는 별 아교세포 (astrocyte) 에 의해 선택적으로 조절할 수 있다. 본 기술에서는 기존의 시냅스 소자에서 초저에너지 및 고집적도의 구현에 한계가 있는 금속이온의 이동 현상이나 on/off 신호 비율이 낮으며 휘발성과 비휘발성을 동시에 구현에 한계가 있는 강유전체의 분극 반전 현상을 개별적으로 활용해 온 것과 달리, 외부 전기장 및 강유전체 초박막 (4nm) 내부의 분극에 의한 내부 전기장을 동시에 이용하여 금속 이온의 이동을 제어함으로써 높은 on/off 신호 비율의 자가 선택형 초저에너지 초소형 신개념 시냅스 소자를 제작하였다.   

 
장점
- 기존 강유전체 초박막을 이용한 강유전체 터널 접합 소자에 비해 높은 on/off 신호 비율
- 기존 시냅스 소자에 비해 고효율 에너지 소비량
- 기존 시냅스 소자에서 발견하지 못했던, 인간의 시냅스 가소성을 제어하는 별 아교세포와 같은 시냅스 가소성 제어를 단일 소자에서 구현

단점
- 펄스화 레이저 증착 장비를 이용하여 성장된 강유전체 초박막 사용으로 인한 대면적 한계

극복방안
- 본 연구실의 장점인 다양한 소재 및 증착방법 활용 
   - 스핀코팅으로 제작 가능한 강유전체 물질
   - 스퍼터링 시스템 제작 가능한 강유전체 물질
 
- 2016년 3월 세계의 이목을 집중시킨 ‘인간’ 이세돌과 구글 ‘인공지능 프로그램’ 알파고의 바둑 대국이 있었다. 이로 인해, 세계적으로 인공지능에 대한 관심은 지금까지 증가하였고, 앞으로도 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.  
하지만, 인간의 뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅에서의 소프트웨어는 나날이 발전하는 반면, 하드웨어의 발전은 여전히 더디기만 하다. 그 예로, 알파고, 줴이, 디젠고 등의 ‘인공지능 프로그램’들의 하드웨어는 슈퍼컴퓨터로 그 부피나 에너지 소모량이 인간의 뇌에 비해 거대하며 비효율적이다. 그러므로, 다른 국가나 기업들의 인공지능 하드웨어 기술을 앞서기 위해서는, 그 원천기술인 시냅스 소자에 대한 연구가 반드시 필요하며, 그 소자는 인간의 뇌의 장점인 고집적, 초저에너지를 가져야 한다. 본 연구팀이 개발한 시냅스 소자는 초저에너지와 초소형에 장점이 있으며, 더 나아가, 인간 뇌의 재구성 회로를 모방하는 재구성 회로로 응용 가능성이 있는 자가 선택형 시냅스 소자를 개발하였다.  

 
- 공동연구(Joint R&D), 기술이전(매각) 또는 라이센싱(Technology Transfer or Licensing)
 
-건국대학교 산학협력단 정영기 주임 (02-2049-6076 / kardam@konkuk.ac.kr)
 
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