- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 인공 시냅스 소자의 성능 극대화할 핵심 변수 발견 - 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호 “인공지능·빅데이터 처리 분야 활용 기대” 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술은 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 과도한 전력 소모 등의 한계를 타개하기 위해 대두되었다. 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 두뇌 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하기 위해서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현할 수 있는 고성능 아날로그 인공 시냅스 소자가 필요하다. 그러나 인공 시냅스로 많이 사용되는 기존 저항 변화 메모리 소자의 경우, 저항 변화를 위해 필라멘트를 성장시킴에 따라 전계의 크기가 커지고 이는 다시 급격한 필라멘트 성장을 만드는 피드백 현상이 발생한다. 이 때문에 필라멘트 타입에서는 아날로그적인(점진적인) 저항변화를 유지하면서 큰 가소성을 구현하기 어렵다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다. KIST 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절하였다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑하여 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절하였다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견하였다. 이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입하여, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다. 또한, 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게 되었다. 연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용하여 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도하였다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소하였으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 증가하였다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인하였다. KIST 정연주 박사는 “본 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구이다.”라고 밝히며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”으로 기대했다. 또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업으로 수행되었으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지인 ‘Nature Communications’ (IF: 17.694) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Cluster-type analogue memristor by engineering redox dynamics for high-performance neuromorphic computing - (제 1저자) 한국과학기술연구원 강재현 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 정연주 선임연구원 그림 설명 [그림 1] 본 연구에서 개발한 인공 시냅스 소자 (왼쪽) 구조, (가운데) 동작 원리 및 (오른쪽) 특성 [그림 2] 인공 시냅스 소자를 이용한 시각정보 처리기술 예시 (소자 성능 개선으로 60% 이상 에러율 감소 확인) [그림 3] 논문 컨셉 이미지

- 미국 에너지부 산하 로렌스 리버모어 연구소와 MOU 체결 - 수소, 전고체전지, 계산과학·촉매, 기후환경 등을 주제로 공동워크숍 개최 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)과 미국 에너지부(DOE) 산하 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL, Deputy Director for Science and Technology Patricia K. Falcone)가 상호 연구협력을 위해 현지시간으로 8월 15일(월) 오전 10시 미국 캘리포니아주 리버모어 LLNL에서 협력협정을 체결했다. 이번 협력협정은 지난 2019년부터 진행된 재생에너지, 계산과학, 특성 분야에서의 연구협력을 본격 추진하고 기후환경 분야에서의 협력 가능성을 모색하기 위해 체결되었다. 양 기관은 본 협정을 기반으로 공동연구 및 인력교류 등을 추진할 계획이며, 그 일환으로 KIST 연구진을 위한 현지 오피스를 마련해 15일 개소식을 개최했다. 이날 양 기관의 연구진은 수소, 전고체전지, 계산과학, 촉매, 기후환경 분야에서의 공동워크숍을 개최하였다. 워크숍은 15일부터 이틀간 진행되며, 이를 통해 KIST 자체 재원으로 진행하던 기존 협력·공동 연구의 확대 가능성을 모색할 수 있을 것으로 기대된다. 이후로도 양 기관은 위원회 구성, 정기적인 공동워크숍 개최 등을 통해 상호 협력하고 다양한 분야에서 긴밀한 협력관계를 구축해 나갈 예정이다. 윤석진 원장은 “이번 협력협정은 양 기관의 전략적 협력관계 구축에 있어 중요한 전환점”이라고 밝히며, “이를 통해 한국과 미국의 국가적 이슈뿐만 아니라, 국제적 안보에도 기여할 수 있기를 기대한다”고 전했다. LLNL은 미국 에너지국(DOE) 국가핵안전관리처(National Nuclear Security Administration) 산하의 대표적인 국가연구소이다. 1952년 캘리포니아주립대(UC)에 의해 설립된 이래, 고성능 컴퓨터 기술에서부터 첨단 레이저 기술까지 국가 안보 요구를 충족하기 위한 기술 개발을 주도하고 있다. LLNL은 현재 8,000여명의 연구원들이 △에너지 생산 및 이용 분야의 혁신 기술 개발 등 에너지 관련 연구, △테라급의 컴퓨터 시뮬레이션 연구, △고성능 기후환경영향평가 연구, △대량살상 무기(WMD)의 확산에 따른 국가 안보 위협에 대처하기 위한 연구 외에도 △바이오 과학, 우주물리학, 재료과학 등 다양한 분야의 연구를 수행하고 있다. [그림 1] 협력 협정 행사 사진

융합정책연구센터 김현우 소장 꿈은 인류가 이룬 위대한 업적의 출발점이다. 20세기 인류는 인터스텔라(성간 우주) 탐험을 꿈꿨다. 1977년 9월5일 과학자들은 보이저 1호를 쏘아올렸다. 35년의 우주 항해로 2012년 헬리오스피어(태양권)를 벗어나 성간 우주에 진입했다. 인류는 마침내 성간 우주에 있을 것이라고 예상한 '플라스마 파동'을 확인했다. 긴 기다림과 막대한 투자가 필요한 인터스텔라 탐험을 가능하게 한 힘은 꿈을 중심에 둔 미국 문화였다. 150년 전, 영국을 추월한 미국 개척자들은 더 큰 꿈을 좇아 기회의 땅 서부로 나아갔다. 100년 전, 경제 대공황을 극복하고 최강 국가를 지키기 위해 세상을 바꿀 만한 기발한 생각에 도전하는 룬샷을 마다하지 않았다. 50년 전, 불가능한 일에 도전하는 문샷으로 우주 시대를 열었다. 21세기, 그들은 4차 산업혁명을 선도하며 가상세계로 지평을 넓혔다. 꿈꾸는 미국 문화는 인재를 블랙홀처럼 끌어들여 G1을 지속하게 하는 힘이었음이 틀림없다. 60년 전, 변변한 자원 하나 없는 최빈국 한국이 먹고 사는 걱정 없는 나라를 꿈꾸는 일은 서부개척 이상의 도전이었다. 40년 전, 빠른 경제발전으로 주목받았다고는 하지만 빈곤에서 갓 벗어난 개도국이 내민 올림픽을 개최하겠다는 도전은 진정 룬샷이 아닐 수 없었다. 20년 전, 국가부도 직전까지 몰린 경제위기 속에서 세계 최고의 인터넷국가를 실현했다. 월드컵을 개최했고 4강에 올랐다. 룬샷이었다. 미국의 꿈에서 결코 부족함 없는 꿈의 크기에 감동한다. 하지만 두 꿈을 들여다보면 다름이 보인다. 본래 꿈은 크기와 방향이 있는 벡터(vector)다. 하지만 추격자 시절 우리의 꿈은 크기로만 표현할 수 있는 스칼라(scalar)였다. 꿈의 방향을 선진국에 고정했기에 크기에만 집중할 수 있었다. 선진국 반열에 올라선 지금, 경험이 일천한 방향설정이 선결과제다. 교육, 과학기술, 경제 등 각 분야에서 한국 사회, 국가가 겪는 어려움의 주요 원인 중 하나다. 한국과학영재학교 교장선생님을 뵀다. 한국과학영재학교는 과학영재를 위한 새로운 커리큘럼과 수업 방식을 제시해왔다. 이는 후발 영재학교에 이정표가 됐다. 내년이면 영재학교 전환 20주년을 맞아 새로운 방향을 모색하고 있다고 했다. 학생 선발부터 변화한다. 전과목에서 고루 우수한 학생을 시험으로 선발하는 대신 특정 영역에서 탁월성을 가진 인재를 직접 찾아다니며 면접을 통해 선발한다. 인재를 교육하고 평가하는 방식도 새롭다. 전과목 성적의 평균으로 줄 세우지 않는다. 분야별 탁월성을 드러내는 개인화한 평가를 도입한다. 같은 인재상을 공유하는 KAIST와 연계를 협의하고 있다고 한다. 여러 방향과 크기를 가진 다양한 꿈을 꿀 수 있는 자유와 교육환경을 만드는 일, 스칼라 꿈이 아닌 벡터 꿈을 가진 인재를 육성하려는 담대한 도전이다. 첫 출연연인 한국과학기술연구원(KIST)은 벡터 꿈을 가진 과학자를 맞이할 준비를 마쳤다. 초고난도에 도전하는 연구라면 성공, 실패를 따지지 않는다. 논문, 특허 등을 점수로 환산하는 획일적 평가제도를 혁파했다. 논문, 특허 등 기술적 성과(output)에서 감소할 수도 있다는 우려를 떨치고 혁신이라는 좁은 문으로 간다. 지금 한국 과학기술계가 추구해야 할 성과는 2차, 3차 성과인 사업적 성과(outcome)와 사회적 성과(impact)이기 때문이다. 국가 연구·개발 사업평가도 차별화한 정성지표 도입을 가능하게 했다. STEAM 연구·개발 사업의 경우 과제별로 다양한 평가지표 설정도 가능하다. 과학기술 선도국가를 목표로 '우리도 한 번 해보자'가 아닌 '우리가 한 번 해보자'는 꿈으로 차원이 올라가고 있다. 여전히 부족한 여건일 수 있다. 그럼에도 각자의 자리에서 한 걸음씩 내디뎌야 한다. 광활한 꽃밭도 처음 핀 한 송이에서 시작하기에. 출처: 머니투데이(링크)

- KIST, 충·방전 방식에 따른 전지 수명과 최적 성능 상관 관계 확인 - 고도 분석 플랫폼 통한 최신 양극 소재의 용량 저하 메카니즘 규명 전기 자동차의 주행거리를 증가시키기 위해서는 리튬 이온전지의 충전 전압을 높여 에너지 밀도를 극대화 하는 것이 필요하지만, 안전한 전지 구동을 위해서는서는 충전 전압의 ‘안전 상한선’이 존재한다. 상한선을 넘어선 경우 전극 물질 내에 되돌릴 수 없는 구조적, 화학적 변화가 발생하여 전지 수명 단축, 심한 경우에는 열 폭주(Thermal runaway) 현상이 발생해 폭발까지 이어질 수 있어서 급격히 성장하는 전기 자동차 시장에 가장 큰 위험요인으로 작용하고 있다. 리튬 이온전지는 충전시 충전 전압의 안전 상한선을 유지하면서 충전 용량을 최대한 확보하기 위해 주로 정전류-정전압 방식을 활용한다. 먼저 일정한 전류를 흘려주는 방식(정전류, Constant-current)으로 충전을 한 이후 일정한 전압을 유지하는 구간을 삽입하는 방식(정전압, Constant-voltage)이다. 이러한 방식은 최대한의 주행거리를 확보하고, 고속 충전시 발생하는 전지 소재의 입자 불균일성을 완화해 구조 불안정성을 낮추는 역할을 한다고 알려져 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 에너지저장연구센터 장원영 박사, 전북분원 탄소융합소재연구센터 김승민 박사 공동연구팀은 투과 전자현미경 정밀 분석을 통해 그간 보편적이고 효과적인 충전방식으로 통용된 정전류-정전압 방식이 조건에 따라 배터리의 성능저하 원인이 될 수 있다는 점을 밝혀냈다. 연구진은 전기 자동차용 하이-니켈계 양극 소재를 대상으로 충전전압 안전 상한선인 4.3V에서 고속 충·방전 사이클 실험을 진행했다. 이 경우 정전류-정전압 방식이 정전류 충전 방식과 대비해 성능저하가 빠른 현상에 주목했다. 연구진은 투과 전자현미경을 통해 정전류-정전압 충전 과정에서 배터리의 성능 저하를 일으키는 주된 원인인 니켈 부반응이 표면 위주로 집중되어 불균일하게 일어나는 것을 확인했다. 또한 리튬 자리로 이동한 니켈이 방전 시에도 본래의 자리로 돌아가지 못하여 리튬과 니켈 양이온의 주기적 섞임 현상(Periodic cation-mixing)이 발생했고, 이로 인해 심각한 배터리 성능 저하가 나타나는 것을 확인했다. 이러한 성능 열화현상은 충전전압 안전 상한선에 충분한 여유를 준 4.1V로 고속 충·방전을 진행했을 때는 관찰되지 않았다. 다시 말해 정전류-정전압 방식은 하이-니켈계 양극 소재의 경우 충전 전압 안전 상한선 대비 낮은 전압으로 충전될 때 효율적이며, 충전전압 안전 상한선을 최대한 활용해 충전을 진행할 경우 오히려 배터리의 성능저하를 유도할 수 있다는 것이다. KIST 장원영 박사는 “최근 전 세계적으로 잇따른 전기 자동차의 화재가 발생하고 있으며, 주행 성능을 높이기 위해 배터리의 안전 상한선을 최대한 활용하는 설계가 사고의 핵심 원인 중 하나로 지목되고 있다. 배터리를 화재의 위험없이 긴 주행거리를 사용하기 위해서는 고성능 전극 소재의 개발 이외에 배터리 충·방전 방식 설계 또한 중요하다는 점을 본 연구를 통해 확인하였다”고 밝혔다. KIST 전북분원 김승민 박사는 “충전 전압의 안전 상한선을 최대한 활용할 경우 현재 여러 디바이스 및 어플리케이션에 적용되고 있는 정전류-정전압 충전 방식이 정전류 충전 방식에 비하여 큰 장점이 없으며, 장기 사이클시 오히려 전지 성능의 열화를 가속시키는 것을 본 연구로부터 확인할 수 있었다. 향후 안전한 전지 구동 및 성능 최적화를 달성하는데 본 연구가 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업 및 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구결과는 재료과학, 에너지소재 분야의 국제학술지 ‘Advanced Energy Materials’ (IF 29.698, JCR 분야 상위 2.464%) 최신호에 Back Cover 표지 논문으로 게재되었다. * (논문명) Mechanism of degradation of capacity and charge/discharge voltages of high-Ni cathode during fast long-term cycling without voltage margin - (제 1저자) 한국과학기술연구원 박재열 박사후연구원(現, ㈜LG화학) - (제 1저자) 한국과학기술연구원 조민지 학생연구원(現, 삼성전자(주)) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김승민 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 장원영 책임연구원 그림설명 [그림 1] NCM 양극재를 충전 전압 안전 상한선을 최대한 활용하여 고속 충, 방전 싸이클 시, 충전 방식 차이에 따른 전지 용량 감소 변화 및 내부구조 변화와의 상관관계 도식도 [그림 2] 표지 이미지 © 2022 The Authors. Advanced Energy Materials published by Wiley-VCH GmbH

- KIST, 충·방전 방식에 따른 전지 수명과 최적 성능 상관 관계 확인 - 고도 분석 플랫폼 통한 최신 양극 소재의 용량 저하 메카니즘 규명 전기 자동차의 주행거리를 증가시키기 위해서는 리튬 이온전지의 충전 전압을 높여 에너지 밀도를 극대화 하는 것이 필요하지만, 안전한 전지 구동을 위해서는서는 충전 전압의 ‘안전 상한선’이 존재한다. 상한선을 넘어선 경우 전극 물질 내에 되돌릴 수 없는 구조적, 화학적 변화가 발생하여 전지 수명 단축, 심한 경우에는 열 폭주(Thermal runaway) 현상이 발생해 폭발까지 이어질 수 있어서 급격히 성장하는 전기 자동차 시장에 가장 큰 위험요인으로 작용하고 있다. 리튬 이온전지는 충전시 충전 전압의 안전 상한선을 유지하면서 충전 용량을 최대한 확보하기 위해 주로 정전류-정전압 방식을 활용한다. 먼저 일정한 전류를 흘려주는 방식(정전류, Constant-current)으로 충전을 한 이후 일정한 전압을 유지하는 구간을 삽입하는 방식(정전압, Constant-voltage)이다. 이러한 방식은 최대한의 주행거리를 확보하고, 고속 충전시 발생하는 전지 소재의 입자 불균일성을 완화해 구조 불안정성을 낮추는 역할을 한다고 알려져 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 에너지저장연구센터 장원영 박사, 전북분원 탄소융합소재연구센터 김승민 박사 공동연구팀은 투과 전자현미경 정밀 분석을 통해 그간 보편적이고 효과적인 충전방식으로 통용된 정전류-정전압 방식이 조건에 따라 배터리의 성능저하 원인이 될 수 있다는 점을 밝혀냈다. 연구진은 전기 자동차용 하이-니켈계 양극 소재를 대상으로 충전전압 안전 상한선인 4.3V에서 고속 충·방전 사이클 실험을 진행했다. 이 경우 정전류-정전압 방식이 정전류 충전 방식과 대비해 성능저하가 빠른 현상에 주목했다. 연구진은 투과 전자현미경을 통해 정전류-정전압 충전 과정에서 배터리의 성능 저하를 일으키는 주된 원인인 니켈 부반응이 표면 위주로 집중되어 불균일하게 일어나는 것을 확인했다. 또한 리튬 자리로 이동한 니켈이 방전 시에도 본래의 자리로 돌아가지 못하여 리튬과 니켈 양이온의 주기적 섞임 현상(Periodic cation-mixing)이 발생했고, 이로 인해 심각한 배터리 성능 저하가 나타나는 것을 확인했다. 이러한 성능 열화현상은 충전전압 안전 상한선에 충분한 여유를 준 4.1V로 고속 충·방전을 진행했을 때는 관찰되지 않았다. 다시 말해 정전류-정전압 방식은 하이-니켈계 양극 소재의 경우 충전 전압 안전 상한선 대비 낮은 전압으로 충전될 때 효율적이며, 충전전압 안전 상한선을 최대한 활용해 충전을 진행할 경우 오히려 배터리의 성능저하를 유도할 수 있다는 것이다. KIST 장원영 박사는 “최근 전 세계적으로 잇따른 전기 자동차의 화재가 발생하고 있으며, 주행 성능을 높이기 위해 배터리의 안전 상한선을 최대한 활용하는 설계가 사고의 핵심 원인 중 하나로 지목되고 있다. 배터리를 화재의 위험없이 긴 주행거리를 사용하기 위해서는 고성능 전극 소재의 개발 이외에 배터리 충·방전 방식 설계 또한 중요하다는 점을 본 연구를 통해 확인하였다”고 밝혔다. KIST 전북분원 김승민 박사는 “충전 전압의 안전 상한선을 최대한 활용할 경우 현재 여러 디바이스 및 어플리케이션에 적용되고 있는 정전류-정전압 충전 방식이 정전류 충전 방식에 비하여 큰 장점이 없으며, 장기 사이클시 오히려 전지 성능의 열화를 가속시키는 것을 본 연구로부터 확인할 수 있었다. 향후 안전한 전지 구동 및 성능 최적화를 달성하는데 본 연구가 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 주요사업 및 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구결과는 재료과학, 에너지소재 분야의 국제학술지 ‘Advanced Energy Materials’ (IF 29.698, JCR 분야 상위 2.464%) 최신호에 Back Cover 표지 논문으로 게재되었다. * (논문명) Mechanism of degradation of capacity and charge/discharge voltages of high-Ni cathode during fast long-term cycling without voltage margin - (제 1저자) 한국과학기술연구원 박재열 박사후연구원(現, ㈜LG화학) - (제 1저자) 한국과학기술연구원 조민지 학생연구원(現, 삼성전자(주)) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김승민 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 장원영 책임연구원 그림설명 [그림 1] NCM 양극재를 충전 전압 안전 상한선을 최대한 활용하여 고속 충, 방전 싸이클 시, 충전 방식 차이에 따른 전지 용량 감소 변화 및 내부구조 변화와의 상관관계 도식도 [그림 2] 표지 이미지 © 2022 The Authors. Advanced Energy Materials published by Wiley-VCH GmbH