삼육대 양민규 연구팀, ‘폰 노이만 병목’ 해결 기술 개발…AI 연산 효...

[위드인뉴스 김예림]

삼육대학교 연구팀이 인공지능 시대 핵심 과제로 꼽히는 ‘폰 노이만 병목’ 문제를 개선할 수 있는 차세대 메모리 기술을 개발했다.

폰 노이만 병목은 연산 장치와 메모리가 분리된 구조로 인해 데이터 이동 과정에서 속도 저하와 전력 소모가 발생하는 문제를 의미한다. AI 기술 고도화에 따라 해당 문제는 시스템 효율을 제한하는 주요 요인으로 지목돼 왔다.

▲(왼쪽부터) 교신저자 삼육대 양민규 인공지능융합학부 교수, 제1저자 이민경 연구원

뉴로모픽 컴퓨팅 기반 접근으로 해결책 제시

연구팀은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 방식에 주목했다. 연산과 저장을 동시에 수행할 수 있는 저항변화 메모리 기술을 통해 기존 구조의 한계를 보완하는 방안을 제시했다.

개발된 기술에는 지르코늄 산화물과 탄탈륨 산화물을 결합한 이중층 구조가 적용됐다. 해당 구조는 전류 흐름을 안정적으로 제어하며 소자의 성능을 개선하는 데 기여했다.

▲뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 원리 및 응용 개념도. 생물학적 신경 구조를 소자 기반으로 모사하고, 아날로그 가중치 조절을 통해 MNIST 인식과 이미지 복원 응용이 가능함을 보여준다.

초저전압·고속 동작 동시에 구현

연구 결과, 초저전압 환경에서도 빠른 연산 속도를 구현하는 데 성공했다. 동시에 높은 내구성과 안정적인 데이터 유지 특성도 확보해 실용 가능성을 높였다.

연구팀은 개발 기술을 실제 인공지능 학습에 적용해 성능을 검증했다. 손글씨 데이터 분석에서 높은 정확도를 기록했으며, 이미지 복원 실험에서도 자연스러운 결과를 도출했다.

▲ZrOₓ/TaOₓ 기반 ReRAM의 아날로그 시냅스 특성 및 내구성. ZrOₓ/TaOₓ 기반 ReRAM 소자가 점진적이고 선형적인 LTP/LTD 특성과 뚜렷한 상태 분리를 보이며, 10,000회 반복 구동 후에도 안정적인 내구성을 유지했다.

▲ReRAM 기반 Conv1을 적용한 AOTGAN의 오프칩 아날로그 추론 성능 비교. 오프칩 추론 결과, ZrOₓ/TaOₓ 소자는 소프트웨어 수준의 복원 특성을 보인 반면, ZrOₓ 소자는 낮은 선형성으로 인해 복원도가 저하된 양상을 보였다.

국제 학술지 게재로 기술 성과 인정

이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 컴포지트 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF=21.8, 상위 1.5%)’에 게재되며 기술적 성과를 인정받았다. 연구진은 해당 기술이 자율주행, 사물인터넷 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.