이산화바나듐(VO2)을 이용한 뉴로모픽 신경소자 구현 연구

1. 이산화바나듐의 상변화 특성과 뉴로모픽 소자 활용 가능성

이산화바나듐(VO₂)은 전자 구조와 결정 구조가 온도에 따라 급격하게 변화하는 대표적인 상변화 물질로, 약 68°C에서 절연체에서 금속으로의 전이(MIT, Metal-Insulator Transition)를 경험한다. 이와 같은 특이한 전기적 특성은 VO₂가 전기적 자극에 민감하게 반응한다는 것을 의미하며, 이는 뉴로모픽 소자, 특히 스파이킹 뉴런과 시냅스의 동작 메커니즘을 물리적으로 구현하는 데 이상적인 특성으로 간주된다. 인간의 뇌는 짧은 전기 자극과 그 강도에 따라 신경세포의 활성화 여부를 결정하며, VO₂는 매우 짧은 시간 동안의 전압 변화에도 금속-절연 전이를 일으킬 수 있기 때문에 이러한 뉴런의 발화 동작을 하드웨어적으로 흉내 내기에 적합하다. 또한 VO₂는 비교적 단순한 박막 증착 공정을 통해 제작이 가능하며, 다양한 기판에 호환되어 집적회로 설계에 유연하게 적용할 수 있는 장점이 있다. 이와 같은 재료적 특성은 기존의 실리콘 기반 트랜지스터나 멤리스터가 구현하지 못했던 생체 모사 반응성을 구현할 수 있도록 해준다.

 

2. VO₂ 기반 뉴런 소자의 스파이킹 구현 원리

VO₂ 기반 신경소자는 주로 발진 회로(Oscillatory Circuit) 형태로 구성되며, 이는 실제 생물학적 뉴런이 일정 자극 이상에 도달했을 때 주기적인 스파이크를 생성하는 구조를 모사한 것이다. 구체적으로는, VO₂ 박막을 소자에 포함시킨 뒤, 일정 전압 이상을 인가하면 VO₂가 금속 상태로 전이되며 저항이 급격히 감소하고, 전류가 흐르게 된다. 이때 발생하는 급격한 전류는 전기적 발화(Spiking) 현상을 유도하며, 곧 VO₂는 다시 절연 상태로 복귀한다. 이 과정을 반복함으로써 VO₂ 소자는 외부 자극에 따라 스파이크를 생성하는 인공 뉴런처럼 동작한다. 이러한 방식은 기존의 트랜지스터 기반 회로보다 훨씬 단순한 구조로 스파이킹을 구현할 수 있으며, 저전력 기반의 고밀도 뉴로모픽 연산 구조로 확장할 수 있다는 이점을 제공한다. 실제로 일부 연구에서는 VO₂ 기반 뉴런 소자가 1.2V 이하의 전압에서 동작 가능함을 입증하였으며, 수 MHz 수준의 스파이킹 발진 빈도도 달성한 바 있다. 이러한 특성은 초저전력 실시간 연산이 필요한 엣지 AI 시스템에 직접적으로 응용될 수 있다.

 

3. VO₂ 기반 시냅스 소자 구현과 가중치 조절 메커니즘

이산화바나듐은 뉴런뿐 아니라 시냅스 소자 구현에도 유망한 재료로 평가받고 있다. 뉴로모픽 연산에서 시냅스는 가중치 변화, 즉 기억과 학습을 구현하는 핵심 역할을 수행하며, 이를 위해서는 신호의 세기나 지속 시간에 따라 전도도 상태가 점진적으로 변화할 수 있어야 한다. VO₂는 상변화 과정에서의 저항값이 외부 자극의 누적에 따라 비선형적으로 변화하는 특성을 가지며, 이는 아날로그 형태의 시냅스 가중치 조절을 가능하게 한다. 예를 들어 동일한 전압 펄스를 일정 횟수 반복하여 가하면, VO₂ 소자의 전도도는 초기 상태보다 점차 증가하게 되며, 이 값은 전기 자극이 사라진 후에도 일정 시간 동안 유지된다. 이러한 성질은 단기 기억(STP)에서 장기 기억(LTP)으로의 전이를 하드웨어 차원에서 구현할 수 있는 실마리를 제공한다. 또한 VO₂는 재료 자체에 메모리 효과를 내재하고 있어 외부 메모리 없이도 로컬 저장이 가능하다는 점에서, 인-메모리 컴퓨팅 구조와의 결합성이 뛰어나다. 이는 뉴로모픽 아키텍처의 전체적 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 요소다.

 

 

 

4. VO₂ 소자의 상용화 가능성과 기술적 도전 과제

VO₂를 기반으로 한 뉴로모픽 소자가 연구 단계에서 큰 가능성을 보이고 있음에도 불구하고, 아직 상용화까지는 해결해야 할 기술적 장벽이 존재한다. 가장 큰 문제는 **소자의 반복성(reproducibility)**과 열적 안정성이다. VO₂는 온도 민감도가 높아 미세한 환경 변화에도 전이 특성이 달라질 수 있으며, 동일한 공정 조건에서도 소자 간 특성 편차가 크게 나타난다. 이로 인해 대규모 뉴로모픽 시스템을 구성할 때 개별 소자 간의 일관성을 확보하기 어렵고, 전체 연산 결과에 오차가 누적될 위험이 있다. 또한 고속 스파이킹이 반복적으로 발생할 경우, 소자 내부에 열이 축적되어 전이 임계점이 비정상적으로 이동하는 열 히스테리시스 현상도 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서는 VO₂의 결정 구조를 안정화시키기 위한 도핑 기술, 이종 접합 설계, 열 방산 구조 통합 설계 등이 함께 제안되고 있다. 특히 페로브스카이트 산화물과의 이종 접합을 통해 VO₂의 상변화 온도를 조절하거나, 열 분산 특성을 강화하는 기술은 상용화에 한 걸음 더 다가가는 중요한 진전이다. 이러한 다층적인 기술 융합이 이뤄질 경우, VO₂ 기반 신경소자는 뇌 모사형 하드웨어 구현의 핵심 기술로 부상할 수 있을 것이다.