지난 3월 서울에서 열린 바둑대국에 전 세계가 집중했다. 구글 자회사 딥마인드가 개발한 인공지능 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국이었다. 알파고는 이 대국에서 1,200여개의 컴퓨터 CPU(중앙처리장치)로 시간당 56kW의 전력을 소비하며, 시간당 불과 20W의 에너지를 소모한 이세돌 9단과 치열한 접전을 벌였다. 만약 인간의 뇌처럼 에너지효율이 뛰어난 인공지능 컴퓨터¹⁾를 만들어낸다면, 우리는 스마트폰에서도 알파고를 만날 수 있을 것이다.

국내 연구진이 이러한 상상을 현실화할 차세대 메모리 소자를 개발했다. 미래창조과학부 산하 기초과학연구원(IBS) 나노구조물리 연구단(단장 이영희, 성균관대 물리학과) 연구진과 유우종 성균관대 교수(전자전기공학부) 연구진은, 그래핀 등 2차원 나노소재들로 인간의 뇌 속 시냅스를 모방한 터널링 메모리(TRAM, Tunneling Random Access Memory) 반도체 소자 구현에 성공했다. 이로써 저전력 고성능 인공지능 컴퓨터 개발의 새로운 길이 열릴 전망이다.

인간의 뇌 속 시냅스²⁾는 2개의 돌기(소자의 전극에 해당)로 신호를 주고받으며, 신호의 잔상을 남겨 기억을 저장한다. 인간의 뇌는 이 같은 시냅스 시스템을 기반으로 적은 에너지로도 고도의 병렬연산을 빠르게 처리할 수 있다.

이에 연구진은 기존 3개의 전극을 갖는 플래시 메모리 구조에서 저장 전극(Gate)을 없앴다. 그 대신 2개의 전극(Drain, Source)으로 신호 전달 및 저장을 동시에 수행토록 해 시냅스처럼 작동하는 터널링 메모리(TRAM)를 구현했다.

새로 개발된 터널링 메모리는 2차원 나노물질인 그래핀³⁾, 육각형 질화붕소(h-BN)⁴⁾, 이황화몰리브덴(MoS₂)⁵⁾을 쌓아올려 만들어졌다. 입력 전극(Drain)에 전압을 가하면 이황화몰리브덴을 통해 전자(신호)가 흐른다. 이 중 일부 전자는 수 나노미터⁶⁾ 두께의 얇은 육각형 질화붕소 절연층을 터널링⁷⁾해 그래핀에 저장된다. 저장된 전자가 만든 전기장은 이황화몰리브덴의 저항을 변화시켜 전자의 흐름을 제어해⁸⁾ 메모리로 기능한다. 터널링 메모리 구조는 상용 실리콘 메모리에도 곧바로 적용이 가능하다.

또한, 새로운 터널링 메모리는 소자재료로 전기적, 기계적 특성이 우수한 2차원 나노물질만을 사용해, 기존 메모리 소자(PRAM, RRAM) 대비 1000배 높은 신호 정밀도와 고무와 같은 신축성을 확보했다. 향후 웨어러블 기기에 적용돼 기술적 진보를 가져올 것으로 보인다.

본 연구 성과는 국제 학술지인 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 9월 2일 게재됐다.

▲ 인간의 뇌 속에서 정보를 전달하고 기억을 저장하는 시냅스(좌측)와 연구진이 개발한 2전극 메모리 소자(우측)

▲ 연구진이 개발한 터널링 메모리 소자. 이황화몰리브덴, 육각형 질화붕소, 그래핀 복합체에 걸리는 전압에 따라 전류의 값이 변한다. (X축 : 전압, Y축 : 전류)