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아주대학교 서형탁 교수팀, 생체 신경 모사 인공 스냅스 구현

기사승인 2020.07.08  16:02:00

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<사진 출처=아주대학교>

[한국강사신문 한상형 기자] 아주대학교(총장 박형주)는 서형탁 교수 연구팀이 생체 신경을 모사한 인공 시냅스 소자를 구현하는 데 성공했다고 지난 6일 밝혔다. 이에 생체 신경 전달의 최소 단위인 시냅스를 모방한 고밀도 인공 시냅스 플랫폼으로의 활용이 가능할 전망이다.

서형탁 교수(신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 사진) 연구팀은 생체 신경을 모방한 나노 스케일의 인공 시냅스 소자를 구현하고 동작 원리를 밝혀내는 데 성공했다고 밝혔다. 관련 내용은 “나노 크기의 2계 시냅스 에뮬레이터를 이용한 뇌 모방 시공간 정보 처리: 고체 상태 기억 시각화 소자(Brain-like Spatiotemporal Information Processing with Nanosized Second-Order Synaptic Emulators; “Solid-State Memory Visualizer)”라는 논문으로 나노 분야 국제 학술지 <나노 에너지(Nano Energy, IF=16.602)> 6월27일자 온라인판에 게재됐다. 우리 학교 박지용 교수(물리학과), 김상완 교수(전자공학과)와 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 연구원이 함께 참여했다.

인간 뇌의 기본 구성 요소인 시냅스는 뇌의 신경세포(뉴런)들을 이어주며 신호를 주고 받는 부위를 말한다. 시냅스에서 신경전달물질을 교환하면서 신경세포 간에 신호 전달이 이뤄지는 것. 최근 다양한 신소자를 이용해 인공 시냅스를 개발하기 위한 연구가 진행되어 왔다.

하지만 기존에 널리 이용되어온 폰노이만 방식은 에너지 소모량과 속도 측면에서 한계를 보여왔다. 폰노이만 방식은 메모리에서 중앙처리장치(CPU)로 정보를 호출해 순차적으로 정보를 처리하는 방식이다. 이 방식으로는 기억 장치에 병목 현상이 발생해 처리 속도가 느려질 뿐 아니라 에너지 소모가 많고, 시공간 정보의 강도에 따른 차별화된 기억 구현도 어렵다.

때문에 생체 신경 전달의 최소 단위인 시냅스와 유사한 나노 크기에서 낮은 전력으로도 신호 처리가 가능하며, 자극 강도와 지속 정도에 따라 장단기 기억을 제어하고 이를 고밀도로 통합할 수 있는 인공 신경망 장치의 개발이 요구되어 왔다. 이를 위해서는 특히 단위 시냅스 소자 작동의 원리를 명확히 이해하는 것이 필수적이다.

(상단) 강한 신호 자극으로 인해 축적된 전하가 잘 보존되어 기억이 강화된 이미지 (하단) 약한 자극으로 인해 전하 보존이 약화되어 기억의 소실을 나타내는 이미지 <사진 출처=아주대학교>

아주대 연구팀은 생체 신경 회로를 인공적으로 구현하기 위해 니켈산화물과(NiO) 아연산화물(ZnO)로 이루어진 이종 구조 기반 인공 시냅스로 소자를 구성했다. 이종 접합 계면에서 소재의 화학적 특성을 제어, 생체 신경의 이온 신호 전달 방식을 모사해 낸 것. 연구팀은 이를 통해 전자를 받아들이는 수용체 역할을 하는 계면 결함을 인위적으로 형성했고, 전자의 이동을 외부 자극에 따라 계면 결함에 저장 및 제어하는 방식으로 인체 시냅스의 ‘장·단기 기억’ 방식을 구현했다.

서형탁 교수는 “연구팀이 시도한 새로운 방식은 현재 널리 사용되는 비휘발성 플래시메모리의 정보 저장과 유사한 방식이나, 저장된 정보를 입력 신호의 강도 혹은 유지 시간에 따라 제어할 수 있다는 점에서 차별화 된다”라고 설명했다.

이어 “뉴런 시냅스의 모든 전형적 특성을 구현할 수 있게 된 것으로 생체 신경 회로와 기능적으로 매우 유사하다”고 덧붙였다.

연구팀은 더불어 개발된 인공 신경 소자의 균일한 저항성 스위칭 거동을 효과적으로 이용함으로써, 인공 시냅스의 크기가 전도성 원자현미경(cAFM)을 사용하여 약 40나노미터(1나노미터=10-9 미터)로 축소될 수 있음을 입증하는 데 성공했다. 실제 생체 시냅스와 거의 유사한 크기에서 인공 시냅스 기능을 구현한 것.

연구팀은 인공 신경 소자로써의 안정적 동작뿐 아니라, 실제 생체 뇌의 구조와 같이 수많은 인공 시냅스의 병렬 연결로 인공지능을 구현하기 위해 필요한 다단계 신호처리와 실시간 학습 규칙(Bienenstock, Cooper 및 Munro 학습 규칙)을 나노 스케일 인공 시냅스에서 구현할 수 있음도 확인했다.

서형탁 교수는 “실제 뇌는 100조개 정도의 시냅스가 병렬로 연결된 다발로 구성된다”며 “따라서 인공 시냅스 소자에서 인공지능시스템을 구현하기 위해서는 개별 인공 시냅스 소자가 뇌의 학습 원리나 다단계 신호 처리를 모사할 수 있어야 한다”고 설명했다.

이어 서 교수는 “이번 연구를 통해 실제 생체 시냅스와 유사한 나노 스케일 산화물 소자에서 인공 시냅스 소자 구동 원리를 규명하는 데 성공했다”며 “고밀도 인공 지능 소자 플랫폼으로 활용이 가능할 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 주관 미래신소자기술원천기술개발사업 및 중견·기본 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다.

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한상형 기자 han@lecturernews.com

<저작권자 © 한국강사신문 무단전재 및 재배포금지>
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