[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 김경민 카이스트 신소재공학과 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, 이하 LSM)의 하드웨어 구현을 가능하게 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다. ‘뉴런’과 ‘트랜지스터’의 합성어인 뉴랜지스터(Neuransistor)는 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터다.

현재의 컴퓨터는 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용하기 때문에 많은 시간과 전력을 소모한다. 연구팀은 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현하면서 이러한 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계함으로써 해당 문제를 해결했다. 

해당 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조다. 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)층이 형성된다. 이 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결되어 있다.

이러한 구조 덕분에 뉴랜지스터는 게이트 전압의 극성에 따라 소스와 드레인 간에 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다.

또한 연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 정보처리 시스템’인 LSM을 구현했다.

실험 결과 뉴랜지스터를 활용하는 경우 기존의 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했으며 학습 속도도 더 빨라졌다.소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현하고, 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환했다. 높은 내구성과 소자 간의 균일성을 통해 실용성도 확보했다. 

김 교수는 “이번 연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 전했다.