연구성과

전자‧반도체 정윤영 교수‧신소재‧반도체 김세영 교수팀, OLED TV 핵심 소재로 인공지능 ‘뇌’ 만든다

2023-03-15 1,160

[POSTECH 공동연구팀, IGZO 소재 이용하여 고성능 인공지능 연산 위한 반도체 신소자 개발]

챗GPT가 교육계는 물론 전 산업계를 흔들고 있다. 챗GPT는 질문과 답변을 통해 논문 작성에서부터 번역, 코딩 작업 등 엄청난 규모의 업무를 수행하는 것으로 알려져 있다. 이런 딥러닝 기반 인공지능에서는 오류를 최소화하기 위해 광범위한 학습이 필요하며, 이 과정에서 메모리와 프로세서 사이에 데이터 이동이 빈번히 일어난다. 그러나 기존 디지털 컴퓨터 시스템의 기본 구조로 이용되어온 폰 노이만 구조(von Neumann architecture)는 정보 저장과 연산이 완전히 분리되어 있어 인공지능 연산에서는 전력 소모가 커지고 계산 시간도 많이 지연되기 때문에, 인공지능에 최적화된 반도체 기술을 확보하기 위해 전 세계에서 경쟁적으로 연구가 진행되고 있다.

전자전기공학과‧반도체공학과 정윤영 교수, 신소재공학과‧반도체공학과 김세영 교수, 전자전기공학과 통합과정 박성민 씨 연구팀은 현재 OLED 디스플레이에서 널리 사용되는 IGZO 반도체 물질을 이용, 성능과 전력 효율 측면에서 매우 뛰어난 고성능 인공지능 반도체 소자를 개발했다.

챗GPT와 같은 인공지능 연산이 효율적으로 이루어지려면 정보 저장을 담당하는 메모리 내에서 연산도 이루어져야 하지만, 기존에 연구되어 온 인공지능 반도체 기술은 인공지능의 정확도를 올리는데 필요한 모든 요구조건을 만족시키는데 한계가 있었다.

정윤영‧김세영 교수 공동연구팀은 인공지능 연산에 필요한 균일성, 내구성, 연산 정확도 뿐만 아니라, 상용화를 고려하여 양산성까지 뛰어난 소재를 모색, IGZO 물질을 활용키로 했다. 이 소재는 인듐, 갈륨, 아연, 산소의 4가지 원자가 일정한 비율로 구성되어 있는 화합물로, 전자 이동도와 누설전류 특성이 우수해 현재 OLED 디스플레이에서 널리 이용되고 있는 물질이다.

연구팀은 이 소재를 이용해 두 개의 트랜지스터가 연결된 새로운 구조의 시냅스 소자를 개발했다. 이 두 개 트랜지스터는 저장 노드(node)를 통해 연결되어 있고, 이 저장 노드의 충‧방전 속도를 정밀하게 조절함으로써 인공지능 반도체에 요구되는 다양한 성능 지표들을 높은 수준으로 충족시켰다. 또한, 거대 인공지능 시스템에 활용하기 위해서는 시냅스 소자의 출력 전류가 작게 조절되어야 하는데, 초박막절연체를 트랜지스터 내부에 도입해 전류를 제어함으로써 대규모 인공지능 연산에 활용할 수 있다는 가능성도 확인했다.

연구팀은 개발된 신소자를 이용해 손글씨 데이터를 학습시킨 후 분류한 결과 98% 이상의 높은 정확도를 확인하여, 향후 고성능 인공지능 시스템에 응용될 수 있음을 검증하였다.





정윤영 교수는 “지금까지 소재 개발에 집중해온 기존 인공지능 반도체 연구 한계를 극복하면서, 이미 양산성이 검증된 소재를 활용했다는 점에서 큰 의의가 있다”며 “특히 우리나라는 이 IGZO 소재 활용에서 세계 최고의 경쟁력을 가지고 있는 만큼, 향후 우리나라가 인공지능 반도체 분야의 주도권을 확보하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

한편, 지난 주 전자 소자 분야 권위지인 ‘어드밴스드 일렉트로닉 머터리얼스(Advanced Electronic Materials)’ 뒷표지논문(inside back cover)으로 발표된 이 성과는 차세대 지능형 반도체 기술개발 사업의 지원으로 수행됐다.