뉴로모픽 컴퓨팅과 반도체 소재의 상호작용: 산화물 기반 소자의 가능성

1. 뉴로모픽 컴퓨팅에서 요구되는 반도체 소재 특성

뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뇌의 구조와 작동 방식을 모사하여 고속·저전력 연산을 구현하는 새로운 형태의 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 구조는 기존의 디지털 논리 소자와는 다른 물리적 특성을 요구하며, 특히 신호의 연속성, 비선형성, 비휘발성 등의 특성을 구현할 수 있는 반도체 소재가 필수적으로 필요하다. 뉴로모픽 시스템 내에서는 수많은 뉴런과 시냅스를 구성해야 하므로, 소자의 집적도, 전류 응답 속도, 소자 간 간섭 방지 능력 등도 중요한 성능 지표가 된다. 기존 CMOS 기반의 디지털 소자는 이러한 요구사항을 충족하기 어려우며, 특히 시냅스 기능을 모사하는 소자의 경우, 아날로그적 상태 변화와 연속적인 전도도 조절이 가능해야 한다. 이러한 이유로 최근 들어 산화물 기반 반도체 소자가 뉴로모픽 컴퓨팅의 핵심 후보 소재로 주목받고 있다. 산화물 반도체는 다양한 화학 조성과 전기적 특성 조절이 가능하며, 비정질 상태에서도 높은 이동도와 유연한 소자 설계가 가능하다는 점에서 큰 가능성을 가진다.

 

 

 

2. 산화물 반도체의 전자적 특성과 뉴로모픽 소자화 가능성

산화물 반도체는 전통적인 실리콘 기반 소자와 달리, 산소 결합을 기반으로 전도 특성을 가지는 전이금속 산화물을 중심으로 구성된다. 대표적인 예로는 IGZO(Indium Gallium Zinc Oxide), TiO₂(Titanium Dioxide), HfO₂(Hafnium Oxide) 등이 있으며, 이들 소재는 전기장에 민감하게 반응하고, 산소 공공의 이동에 따라 저항 상태를 조절할 수 있다. 이러한 특성은 멤리스터(Memristor)와 같은 저항변화형 시냅스 소자를 구현하는 데 매우 적합하다. 특히 IGZO 기반의 소자는 낮은 누설 전류와 빠른 반응 속도를 갖추고 있으며, 아날로그적 저항 조절이 가능하다는 장점이 있다. 산화물의 전도 특성은 비선형적으로 조절 가능하기 때문에, 뉴런의 발화 임계값 조정이나 시냅스의 가중치 학습 등에 필요한 물리적 기능을 그대로 구현할 수 있다. 또한, 다층 산화물 구조를 활용하면 복수의 기억 상태를 하나의 셀 내에서 저장할 수 있는 멀티비트 저장(multilevel storage) 구현도 가능하여, 뉴로모픽 연산의 정보 밀도를 향상시킬 수 있다.

 

3. 산화물 기반 멤리스터의 작동 메커니즘과 회로적 장점

산화물 기반 멤리스터는 산화물 박막 내에서 산소 이온 또는 산소 공공의 이동을 통해 전도 경로(conductive filament)를 형성하거나 파괴함으로써 저항을 조절하는 방식으로 작동한다. 이 방식은 고속 스위칭이 가능하며, 저전력 구동 및 비휘발성 특성을 동시에 갖춘다는 점에서 뉴로모픽 시스템에 매우 유리하다. 특히 TiO₂와 같은 산화물은 전기장을 인가할 때 산소 공공이 특정 방향으로 이동하여 국부적으로 도전성 경로를 형성하게 되며, 이를 통해 수 ns 단위의 고속 스위칭이 가능하다. 이러한 구조는 전류의 방향성과 크기에 따라 저항 상태가 연속적으로 변화하므로, 아날로그 가중치 조절이 요구되는 시냅스 회로에 적합하다. 또한 산화물 멤리스터는 제조 공정이 CMOS 공정과 호환 가능하다는 장점도 있으며, 기존 반도체 제조 설비를 활용하여 대규모 생산이 가능하다. 뉴로모픽 칩 설계에서는 이러한 소자를 다중 뉴런 간 연결에 적용함으로써, 연산 소모를 줄이고 데이터 이동 지연을 최소화하는 회로 구성이 가능해진다.

 

4. 국내 연구기관에서 진행 중인 산화물 기반 뉴로모픽 소자 개발 사례

국내에서도 산화물 기반 소자를 활용한 뉴로모픽 하드웨어 연구가 활발히 진행되고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI), 포스텍, KAIST 등은 IGZO, ZnO, HfO₂ 등 다양한 산화물 재료를 활용한 비휘발성 저항변화 소자(RRAM) 기반 뉴로모픽 시냅스를 개발하고 있다. 특히 포스텍 전자공학과 연구팀은 다층 산화물 구조를 적용하여, 시냅스의 장기 강화(LTP) 및 단기 억제(STD) 특성을 동시에 구현할 수 있는 멤리스터 시냅스를 발표했다. 이 소자는 입력 전압 크기와 시간에 따라 전도도가 점진적으로 변화하며, 실제 생물학적 시냅스와 유사한 시냅틱 가소성을 물리적으로 구현하는 데 성공했다. ETRI는 이를 바탕으로 스파이킹 뉴런 회로와 통합 가능한 소자 기반 신경망 칩 아키텍처를 제안하고 있으며, 산화물 소재의 내열성, 안정성, 장기 신뢰성을 검증하는 실증 실험도 함께 진행 중이다. 이처럼 국내 산화물 기반 뉴로모픽 소자 개발은 단순한 재료 연구를 넘어 실제 회로 및 시스템 통합 단계로 진입하고 있으며, 이는 산업 응용 가능성을 높이는 중요한 기술적 전환점이 되고 있다.

 

5. 산화물 기반 뉴로모픽 소재의 한계와 미래 발전 방향

산화물 기반 뉴로모픽 소자가 가진 잠재력에도 불구하고, 상용화를 위해서는 해결해야 할 기술적 과제들도 존재한다. 첫 번째는 소자 간 일관성(device variability) 문제다. 산화물의 박막 증착 공정에서 미세한 조성 차이나 두께 불균일이 발생하면, 동일한 조건에서도 전도 특성이 다르게 나타날 수 있다. 이로 인해 대규모 신경망 집적 시 학습 안정성에 문제가 발생할 수 있다. 두 번째는 저항 상태의 장기 유지(stability)이다. 산화물 기반 멤리스터는 시간이 지남에 따라 저항 상태가 서서히 변화하는 특성을 보이며, 이는 시냅스 가중치의 유실로 이어질 수 있다. 세 번째는 온도 민감성이다. 산화물 소자는 온도 변화에 민감하게 반응하기 때문에, 칩의 구동 환경에 따라 신호 정확도가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 최근에는 다층 산화물 이종구조, AI 기반 소자 예측 모델, 저온 공정 정밀 제어 기술 등이 연구되고 있으며, 이는 소재 기술과 회로 설계 간의 통합적 접근을 요구한다. 향후에는 고체 상태 이온 전도체나 산화물-그래핀 하이브리드 구조를 활용한 차세대 시냅스 소자 개발이 뉴로모픽 소재 연구의 핵심 축이 될 것으로 전망된다.