[수소신문]?"AI의 뇌가 가벼워졌다." 그동안 인공지능 반도체의 한계로 지적됐던 전력 소모와 공정의 복잡함을 해결할 '게임 체인저'가 등장했다.

DGIST(총장 이건우) 나노기술연구부 이현준·노희연 연구팀이 전기 신호로 수소를 정밀하게 조절해 스스로 학습하고 기억하는 '2단자 기반 인공지능형 반도체'를 세계 최초로 구현하는 데 성공했다.




▲?인공 소자에서 수소의 이동을 조절해 전기의 흐름을 바꾸어 정보를 저장·조절하는 모습의 모식도.

바다이야기고래출현
최근 인공지능(AI)은 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 하지만, 기존 컴퓨터는 연산과 메모리가 분리돼 있어 속도 저하와 전력 소모가 크다는 한계가 있었다.
이를 해결하기 위해 인간의 뇌를 모방해 연산과 저장을 동시에 수행하는 '뉴로모픽 반도체'가 차세대 기술로 주목받고 있다. 이 반도체의 핵심은 전기 신호에 황금성슬롯 따라 전도도가 변하고 이를 유지하는 '인공 시냅스 소자'이며, 연구팀은 그 해법으로 '수소'에 주목했다.
기존 산화물 기반 메모리 소자는 주로 산소의 빈자리(결함)가 이동하는 방식을 이용해 메모리로 활용했으나, 이는 장기적인 안정성과 소자 간 균일성을 확보하기 어려웠다. 반면, 연구팀은 전기장을 이용해 수소 이온(H?)의 주입과 배출을 알라딘릴게임 정밀하게 제어하는 방식을 독자적으로 개발해 이 문제를 해결했다.
특히, 이번 기술은 소자 집적도가 높고 제조 공정이 단순해 차세대 고집적 AI 칩에 매우 유리한 '2단자 수직 구조'에서 세계 최초로 구현되었다는 점에서 의미가 크다. 그동안 수직 구조에서 수소 이동을 정밀하게 제어하여 인공지능 동작을 구현한 사례는 보고된 바 없었다.
오션파라다이스예시이번에 개발된 수소 기반 인공지능형 소자는 1만 회 이상의 반복적인 구동에서도 안정적으로 동작했으며, 장시간 보관해도 메모리 상태가 그대로 유지됐다. 또한 전도도가 점진적으로 변하는 아날로그 특성을 통해 인간의 뇌 시냅스와 유사한 학습 및 기억 기능을 성공적으로 수행할 수 있음을 입증했다.
이번 연구는 '수소'를 이용해 스스로 야마토게임방법 배우고 기억하는 반도체 소자를 개발한 것이다. 기존의 인공지능 반도체는 주로 '산소 빈자리'라는 미세한 결함의 움직임을 이용해 기억 기능을 구현해 왔다. 하지만 이 방식은 오래 사용하면 성능이 불안정해질 수 있다는 한계가 있었다.
연구팀은 여기서 발상을 바꿨다. 산소 대신 아주 가볍고 움직이기 쉬운 '수소 원자'를 활용한 것이다.
전기 신호를 가하면 수소가 반도체 내부로 들어가 전기의 흐름을 더 잘 통하게 만들고, 반대 신호를 주면 다시 빠져나오면서 전기의 흐름이 줄어든다.
이렇게 전기의 흐름(저항)을 조절해 정보를 저장하고, 그 상태를 유지하는 데 성공했다. 특히 이번 연구는 복잡한 구조가 아닌 '2단자'라는 단순한 구조에서 이를 구현했다는 점에서 의미가 크다. 구조가 단순하면 더 작고 촘촘하게 집적할 수 있어, 향후 고성능 인공지능 칩을 만드는 데 유리하다.
성능도 매우 뛰어난데, 이 소자는 1만번 이상 반복 작동해도 안정적으로 동작했고, 전원을 꺼도 100만초 이상(약 11일 이상) 기억을 유지했다. 또한 전기 신호에 따라 성능이 조금씩 변하는 특성을 보여, 사람의 뇌 속 신경세포 연결(시냅스)과 비슷한 방식으로 작동할 수 있음을 확인했다.
실제로 손글씨 숫자를 인식하는 인공지능 실험을 진행한 결과, 최대 97% 이상의 높은 인식 정확도를 기록했다. 이는 이 기술이 단순한 실험 수준을 넘어, 실제 인공지능 하드웨어로 발전할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

정리하면, 이번 연구는 산소 대신 수소를 이용해 더 안정적이고 효율적인 인공지능 반도체를 구현한 새로운 방식을 제시한 것이다. 이는 앞으로 전력을 적게 쓰면서도 빠르게 작동하는 차세대 AI 반도체 개발에 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.




▲?(왼쪽부터) DGIST 이현준, 노희연, 이신범, 이명재, 경북대학교 우지용 공동연구팀.


이현준 책임연구원은 "이번 연구는 단순히 또 하나의 인공지능 반도체를 개발한 것을 넘어, 기존 산소 빈자리 기반 메모리와는 전혀 다른 '수소 이동'을 이용한 새로운 저항 스위칭 메커니즘을 제시했다는 데 큰 의미가 있다"고 밝혔다.
노희연 전임연구원은 "적층된 반도체 층 사이를 이동하는 수소 원자를 전기적으로 정밀 제어한 최초의 사례"라며 "수소 이동 메커니즘을 규명한 이번 연구 결과는 인공지능 하드웨어 구조의 근본을 바꾸고, 차세대 저전력·고효율 뉴로모픽 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술이 될 것"이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 DGIST 기관고유사업의 지원을 받아 수행됐다.
DGIST 이신범 교수팀, 이명재 책임연구원, 경북대학교 우지용 교수팀과 공동으로 수행한 연구성과는 재료 및 계면 분야의 세계적 학술지인 ACS Applied Materials & Interfaces에 표지 논문으로 선정됐다.