엣지 AI·자율 시스템 핵심 소자 기대… 세계적 학술지 Advanced Materials 게재

KAIST(총장 이광형) 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 인간 뇌의 뉴런처럼 흥분성과 억제성을 동시에 구현할 수 있는 신개념 반도체 소자 ‘뉴랜지스터(Neuransistor)’를 개발하는 데 성공했다. 해당 연구는 시계열 데이터 처리에 최적화된 ‘뇌형 인공지능 반도체’ 실현의 길을 연 것으로 평가되며, 재료 분야 세계적 학술지 *Advanced Materials(IF: 27.4)*에 2025년 4월 8일자 논문으로 게재되었다.

‘뉴랜지스터’는 ‘뉴런(Neuron)’과 ‘트랜지스터(Transistor)’를 합성한 용어로, 생물학적 신경세포의 신호 전달 방식(흥분성 EPSP / 억제성 IPSP)을 동시에 구현할 수 있는 새로운 전자 소자다. 기존 컴퓨터 시스템은 시계열 데이터 분석에 있어 복잡한 알고리즘과 높은 전력 소비가 문제로 지적되어 왔지만, 뉴랜지스터는 단일 소자로 뇌형 정보처리 기능을 구현하며 이 문제를 해결한다.

김경민 교수 연구팀은 산화 티타늄(TiO₂-x)과 산화 알루미늄(Al₂O₃)의 이중 산화막 구조를 기반으로, 계면에서 생성되는 2차원 전자가스(2DEG)를 이용해 고속·고이동도의 전자 흐름을 확보했다. 게이트 전압의 극성에 따라 흥분성과 억제성 반응을 선택적으로 구현할 수 있으며, 이는 생물학적 뉴런이 보이는 신호 특성과 유사한 형태이다.

LSM 하드웨어 구현 가능… 마스킹 기능도 단일 소자에서 해결

연구팀은 특히 이 소자를 바탕으로 생물학적 신경망의 시간 동역학을 모사하는 ‘액체 상태 기계(Liquid State Machine, LSM)’를 하드웨어 수준에서 성공적으로 구현하였다. 뉴랜지스터는 기존 LSM 구현의 핵심 난제였던 ‘입력 신호 마스킹’ 과정을 전자 신호 제어만으로 간단하게 구현함으로써 회로 복잡도를 크게 낮췄다.

실험 결과, 뉴랜지스터 기반 LSM은 기존 에코 상태 네트워크(ESN) 대비 10배 이상 낮은 오차율과 더 빠른 학습 속도를 기록했다. 시계열 예측, 혼돈 신호 분석 등에서 우수한 예측 정확도를 보이며, 엣지 AI나 자율 제어 시스템에 적용될 가능성이 높다는 평가를 받고 있다.

CMOS 호환성·고내구성 확보… 상용화 기대감도 높아져

연구팀은 이번 연구가 기존 CMOS 공정과의 호환성을 확보한 점에서도 산업적 의미가 크다고 강조했다. 뉴랜지스터는 높은 내구성과 소자 간 균일성까지 확보해, 고집적 뉴로모픽 시스템 설계에 직접 활용될 수 있다. 또한 소형화, 저전력, 높은 반응성 등 AI 연산에 필수적인 요소들을 모두 갖추고 있어, 향후 엣지 컴퓨팅, 뇌신경 모사형 AI 칩, 양자 컴퓨팅 보완기술 등으로 확장 가능성이 크다.

김경민 교수는 “이번 연구는 인간의 뇌 구조를 전자 소자에 효과적으로 구현한 사례로, 뇌형 AI의 핵심 기반 기술이 될 것”이라며, “예측 시스템, 혼돈 신호 제어, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구는 KAIST 신소재공학과 정운형 박사, 김근영 박사가 공동 제1저자로 참여하였으며, 나노종합기술원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다. 산업계에서도 초저전력 AI칩 수요가 증가하고 있는 가운데, KAIST의 이번 성과는 향후 차세대 반도체 설계 및 상용화 연구에 활발히 접목될 전망이다.

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