2025.06.07(토) 22:50
교육타임즈 지면신문
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이번 연구는 반도체 분야 국제 저명 학술지 ‘Nature Communications’(IF: 14.7, JCR 상위 5.97%)에 5월 9일 출판됐으며, 충남대 이종원 교수가 공동 교신저자로 참여했다.
메모리 기능과 저항 특성을 동시에 갖고 있는 전자 소자인 ‘멤리스터’는 고밀도, 저에너지 소모, 벡터-행렬곱 연산 용이성의 이점으로 에지형 AI 하드웨어 분야로 확대 가능하다.
하지만 기존의 멤리스터 소자 및 어레이는 주로 딱딱한 기판 위에서 구현돼 유연성 확보가 어려워 멤리스터를 웨어러블 전자기기로 활용하려면 전자모듈의 유연화(flexible) 기술이 필요하다.
이에 공동 연구팀은 이번 연구에서 기존 자가 정류형 전하 트랩 멤리스터에 ‘유연성’을 부여했다. 32x32수준의 벡터-행렬곱 연산이 가능한 멤리스터 어레이를 구현 개발했고, 심전도(ECG) 진단용 실시간 Edge AI 시스템에 적용함으로써 93.5 %의 분류 정확도와 기존 대비 단지 0.3 %만의 에너지 소모의 우수성을 획득했다.
이종원 교수는 “이번 연구 결과는 멤리스터 소자 레벨의 기술을 에지형 시스템화로 확장 가능성을 제시한 것으로 이번에 개발된 전하 트랩 멤리스터는 산업계 NAND Flash 메모리와 그 동작 방식이 매우 유사해 기존 멤리스터 기술에 높은 동작 안정성을 부여하는 기술”이라며, “앞으로 CMOS 파운드리-친화적 프로세스 기술로 발전시키거나, 3차원 구조화로 진화가 가능하기에 4차산업혁명을 이끄는 초소형/저전력 지능형 전자기기 회로/시스템 분야로의 발전이 기대된다”고 말했다.
한편, 이번 연구는 나노종합기술원(반도체 공정기반 나노메디컬디바이스 개발사업, 고집적어레이플랫폼 과제) 지원을 받아 수행됐다.
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정민준 기자 jil3679@hanmail.net
정민준 기자 입니다.
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