한양대학교 융합전자공학부 박진섭 교수(위 사진에서 왼쪽)와 박재근 교수(위 사진에서 오른쪽) 연구팀은 Ru(루테늄) 기반의 초저전력 시냅틱 멤리스터 소자를 개발하고, 초저전력으로 저항 스위칭이 이루어지는 역학을 규명하여 반도체 분야 최고 국제 저널 학술지 중 하나인 Advanced Functional Materials (피인용지수 19.0, 재료 분야 세계 상위 4%)에 게재됐다고 밝혔다.

인간의 뇌를 모방한 신경형 컴퓨팅 구조(뉴로모픽 컴퓨팅)는 생물학적인 뉴런과 시냅스 소자를 전자 소자로 모방하여 인간의 뇌의 기능과 구조를 재현함으로써, 현대 컴퓨터가 처리할 수 없는 막대한 양의 데이터들을 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하여 효율적으로 처리할 수 있다.신경형 컴퓨팅 구조를 모방하기 위해서는 인공 시냅스 소자의 펄스에 따른 전도도 변조 특성을 선형적이고, 대칭적이며, 초저전력 동작이 가능하게 해야 한다. 박진섭 교수와 박재근 교수 팀은 공동 연구를 진행하여 선형적이고 대칭적이며, 초저전력으로 동작 가능한 루테늄 기반의 시냅스 소자를 개발하였다.

특히, 공동 연구팀은 심층 이온 거동 분석법을 활용하여 루테늄 기반의 시냅스 소자가 기존에 보고된 타 멤리스터와 달리 루테늄 이온과 산소 이온 모두가 저항 변화 현상(resistive switching)에 관여한다는 사실을 밝혀내 이를 하이브리드 시냅틱 멤리스터라 명명하고 동작 메커니즘을 규명했다고 밝혔다.

뿐만 아니라, 루테늄 기반 하이브리드 시냅틱 멤리스터는 타 종류의 멤리스터 대비 적게는 100배에서 많게는 1000배 이상의 낮은 on-current를 나타내는데, 이에 대한 거동을 규명하기 위해 심층 이온 거동 분석뿐만 아니라 루테늄 이온 기반 멤리스터의 switching time을 분석하여, 산소 이온이나 다른 금속 이온(Ag) 대비 낮은 이동도(mobility)를 갖는 루테늄 이온에 의한 초저전력 특성임을 밝혀냈다.

루테늄 기반의 하이브리드 시냅틱 멤리스터는 낮은 이동도 특성을 통해 초저전력 스위칭이 가능할 뿐만 아니라, 인가되는 전압 펄스에 대한 전도도 반응이 매우 선형적이고 대칭적이라 초거대 신경망(hyper-scale neural network) 내 시냅스 소자로 충분히 활용 가능함을 보였는데, 특히 딥 뉴럴 네트워크(deep neural network) 시뮬레이션을 진행하였을 때, 기존 산소공공 기반 멤리스터 대비 34,545배, Ag 기반 멤리스터 대비 12,916배 낮은 전력으로, 더 빠르고 안정적인 학습이 가능함을 입증했다.

박진섭 교수는 “이번 연구 결과를 통해 실제 초거대 신경망 하드웨어 내에서 안정적이면서 빠르고, 그리고 초저전력으로 동작 가능한 시냅스 소자를 개발했다. 이를 응용하여 실제 large-scale에서의 루테늄 기반 시냅스 소자 적용 가능성 평가를 위한 추후 연구를 진행할 것”이라고 밝혔다.

해당 논문은 “Unveiling the Resistive Switching Mechanism and Low Current Dynamics of Ru-based Hybrid Synaptic Memristors”라는 제목으로 Advanced Functional Materials에 10월 21일자로 온라인판에 게재되었으며, 한양대학교 나노반도체공학과 우대성 박사 과정이 제1저자로 참여하고, 박진섭 교수와 박재근 교수는 공동 교신 저자로 참여하였다.