- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

- 원자층 수준으로 얇은 2차원 신소재 활용 - 인간의 시냅스처럼 낮은 에너지로 동작하는 반도체 소자 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 곽준영 박사 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀 및 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 새로운 원소 구성비의 2차원 절연체 신물질 합성 기술과 이러한 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 인공지능(AI) 시스템 개발에 있어서 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 현재 널리 쓰이는 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 과도한 전력 소모와 제한된 정보 처리 성능을 극복하기 위해, 고효율·저전력으로 정보 처리 및 학습을 할 수 있는 “뉴로모픽 (Neuromorphic) 시스템”이 차세대 반도체 시스템으로 부상하고 있다. 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모사해 전력소모를 줄이면서 컴퓨팅 성능을 높인다. 이를 구현하기 위해서는 입력 신호에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조절하는 “시냅스(synapse)”를 정밀하게 모사할 수 있는 고성능 차세대 반도체 소자의 개발이 요구된다. 현재 주로 이용되는 실리콘 기반의 반도체 소자는 생물학적 시냅스와 비교해 에너지 소모가 크고, 실제 신경계와 유사한 고집적 시스템을 모사하기엔 물리적으로 한계가 있다. 이런 이유로 산화물 및 유·무기물 등 재료 자체의 성질을 응용하여 고성능의 인공 시냅스 소자를 구현하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 새롭게 부상하고 있는 2차원 소재는 원자 수준으로 두께가 매우 얇아 반도체 소자의 고집적화에 큰 강점이 있을 뿐만 아니라, 2차원 물질 자체의 고유한 특성으로 인해 빠른 스위칭 속도 및 전하 이동속도 등 기존 실리콘 소재 대비 우수한 성능을 가지고 있다. 본 공동 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자를 개발하여 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있도록 만들었다. 이러한 물리적 특성을 활용해 균일한 시냅스 연결 강도 변화를 보이며 실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다. 또한, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하도록 만들 수 있어, 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 고성능 2차원 인공 시냅스 소자를 기반으로 인공지능 학습을 시도하였고, 손글씨 숫자 이미지 데이터 (MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 확인했다. KIST 곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지는 가운데, 본 연구에서 제시한 2차원 절연체 신물질과 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 소자는 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다”고 의의를 평가했다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 차세대지능형반도체 기술개발사업, 정보통신기획평가원 신개념 PIM반도체 선도기술개발사업 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Advanced Materials’ (IF: 32.086) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Large Memory Window of van der Waals Heterostructure Devices Based on MOCVD-Grown 2D Layered Ge4Se9 - (공동 제 1저자) 한국과학기술연구원(KIST) 노기창 학생연구원 - (공동 제 1저자) 한국과학기술원(KAIST) 송화영 학생 - (공동 제 1저자) 한국화학연구원(KRICT) 최희낭 연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술연구원(KIST) 곽준영 책임연구원 - (공동 교신저자) 한국과학기술원(KAIST) 강기범 부교수 - (공동 교신저자) 한국화학연구원(KRICT) 정택모 책임연구원 그림설명 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽) [그림 1] 본 연구진에서 개발한 2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력ㆍ고성능 인공 시냅스 특성 (왼쪽) 및 이미지 분류 학습 정확도 테스트 (오른쪽)

KIST 학생연구원 지원시 공인기관 영어성적 제출이 의무이며, 해외에서 응시한 토익도 공식 토익의 경우 인정됩니다. (단, 기관 자체 토익, 특별 토익 시험 등은 제외되며 ETS(토익 주관기관)에서 시행한 공식 토익만 인정)

*기술의 주요 특징 1. 기존 국내외 독점적 통상실시권으로 ㈜원익머트리얼즈에 기술 이전된 특허 이후 추가로 KIST-㈜원익머트리얼즈 공동연구를 통하여 개발한 기술 2. 암모니아 분해에 월등히 높은 수소 생산량을 보이는 기존 Ru/La-Al2O3 촉매에서, Ru 전구체의 종류를 변경하여 더 높은 암모니아 전환율을 획득한 촉매 (Ru3(CO)12 활용, Ru/La-Al2O3) 합성 기술

- 주요국 대비 뒤처진 수소 저장시스템 개발을 위한 원천기술 개발 - 금속수소화물을 활용한 수소에너지 저장용 신소재 개발에 적용 예정 미국과 유럽은 수소를 미래 청정에너지원으로 판단하고 수소생산, 저장, 운송, 활용에 필요한 인프라 구축과 핵심기술 개발에 집중하고 있다. 우리나라는 연료전지 기술의 수준이 매우 높고, 그린수소 생산 등의 분야에서 활발한 연구개발이 이루어지고 있지만, 저장 및 운송 인프라에 대한 기술적, 산업적 기반은 취약한 실정이다. 또한 인구밀도가 높은 지역에 고압가스 기반 수소저장 인프라를 설치하는 것이 현실적으로 어려워 수소에너지의 본격적인 활용은 요원한 상황이다. 각국에서 개발이 진행되고 있는 다양한 수소저장 방식 가운데 금속 수소화물 기반 수소 저장시스템은 수소를 가장 안전하게 저장할 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 에너지소재연구센터 천동원, 서진유 박사연구팀이 연세대학교(총장 서승환) 신소재공학과 이규형 교수 연구팀과 함께 전자현미경을 통해 세계 최초로 마그네슘(Mg)과 철(Fe)로 구성된 금속수소화물의 분해과정을 나노미터 스케일의 높은 해상도로 실시간 관찰하는데 성공했다고 밝혔다. 공동 연구팀은 수소원자가 금속 수소화물 고체 내부에 존재하는 초기상태에서 외부로 이동하면서 기체 상태로 바뀌는 과정을 관찰했을 뿐만 아니라 분해과정 이후 금속수소화물 내부에 남아있는 수소의 양을 계산하는데 성공했다. 그 동안 금속수소화물의 물성에 대한 예측은 전자현미경을 통해 관찰한 매우 작은 소재 샘플에서 얻은 결과여서 신뢰성에 대한 의문이 계속되어 왔으나 연구진은 매우 작은 크기의 샘플(100㎚)과 상용화를 위해 제작한 대량의 금속수화물소재 샘플(수㎜)을 비교한 실험에서 같은 현상이 재현됨을 확인했다. 특히 그동안 문제가 되었던 전자빔에 의해 발생하는 샘플손상을 최소화해 금속소재 내부의 수소 이동 과정을 관찰할 수 있게 됨으로써 수소저장 신소재 개발연구가 새로운 국면을 맞이하게 된 것이다. KIST 천동원 박사는 “원자번호 1번인 수소는 전자와 양자를 하나씩 갖고 있기 때문에 전자 혹은 양자의 시그널을 분석하는 현재의 분석기술 수준으로는 수소의 이동을 관찰하기가 어렵다. 이번 연구성과는 고체 내부에 존재하는 수소이동을 관찰할 수 있는 새로운 방법론을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있다.”고 말하면서, “연구팀이 새롭게 시작한 고체 수소저장시스템 개발을 위한 국가 대형 과제에 본 기술을 적용해 안전한 수소저장 인프라를 구축할 것이며, 이를 통해 일상생활에 수소에너지가 널리 사용될 수 있도록 하는 것이 최종 목표“라고 포부를 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료 및 에너지 분야의 권위지인 ‘Advanced Functional Materials’ (IF : 19.924, JCR 분야 상위 : 4.66%) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Real-Time Monitoring of the Dehydrogenation Behavior of a Mg2FeH6-MgH2 Composite by In Situ Transmission Electron Microscopy - (제 1저자) 한국과학기술연구원 김주영 학생연구원 - (제 1저자) 한국생산기술연구원 줄리엔 파도누보 박사후연구원 - (교신저자) 연세대학교 이규형 교수 - (교신저자) 한국과학기술연구원 서진유 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 천동원 책임연구원 그림설명 [그림1] 수소원자 이동 및 금속수소화물 분해과정 실시간 분석 [그림 2] 금속수소화물 내부 수소관찰을 통한 수소이동도 정량화결과 [그림 3] KIST 천동원, 서진유 박사 연구팀의 김주영 연구원(가운데, 1저자)과 줄리엔 파드누보(우측, 1저자, 현 한국생산기술연구원 박사후 연구원)제조한 수소저장물질의 수소 흡방출 특성을 측정하고 있다.