제주대 배진호 교수팀이 3차원 구조를 가지는 뉴로모픽 소자에 관한 리뷰논문으로 세계 최고수준 저널 ‘Materials Science and Engineering: R: Reports (IF 26.8)’에 게재됐다.

인공지능 대전환(AIX) 시대에서 전문 AI 가속기의 필요성은 빠르게 증가하고 있으며, 특히 graphics processing units (GPU)와 tensor processing units (TPU)는 매우 높은 관심을 받고 있는 인공지능 처리 장치이다. 그러나 현재까지 멤리스터를 기반으로 한 neural processing units (NPU)는 상대적으로 낮은 관심을 받고 있다 소자이지만, NPU의 높은 밀도, 낮은 전력 소비, 인간의 뇌와 같은 직접 신경망 아날로그 처리와 같은 매우 강력한 성능을 가지고 있기 때문에, 맞춤형 AI 프로세서를 위해서는 NPU를 집중해서 연구해야 한다.

특히, 고밀도 프로세서 개발이 매우 중요하므로, 본 리뷰 논문은 고밀도 인메모리 컴퓨팅 장치를 위한 3차원 다중 상태 멤리스터 구조에 대해 연구된 결과를 체계적으로 정리한 첫 번째 리뷰 논문이다. 더불어 3차원 멤리스터 구조 기반 뉴로모픽 장치가 개발된다면, 인간의 뇌를 모방하는 초고밀도 AI 프로세서의 새로운 장을 열 수 있을 것으로 예상되며, 연구자들은 이 리뷰 논문이 3차원 멤리스터 구조 기반 인메모리 컴퓨팅 장치에 대한 연구의 기초 자료가 될 수 있다고 확신하고 있다.

차세대 3D 멤리스터 기반 NPU에 대해, 이 리뷰 논문은 3D 멤리스터 기반 뉴로모픽 장치의 설계, 제작 및 최적화를 정리했고, 장치 변동성, 열 관리, 제작 확장성 등의 다양한 주요 주제를 정리 제시했다. 여기서 여러 연구자들이 3D CMOS 제작과 유사한 다층 적층 기술을 활용하는 뉴로모픽용 3D 멤리스터 구조를 개발하고 있으며, 이 구조는 메모리 밀도, 병렬 컴퓨팅 능력 및 에너지 효율성을 향상시켜 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 및 AI 가속기에 이상적이다.

소자 제작을 위한 재료의 선택은 3D 멤리스터 기반 아키텍처를 최적화하는 데 중요한 역할을 하기 때문에, 안정성과 확장성을 가지는 저항성 스위칭 재료 연구에 대해서 현재 연구자들의 소재 선택에 관해 본 리뷰 논문에서 다양하게 정리했다. 이러한 내용을 정리한 리뷰 논문에서는 인공지는 대전환 시대에 꼭 필요한 AI 가속기, 엣지 컴퓨팅 및 지능형 자율 플랫폼에 혁신적인 영향을 미치는 미래 고밀도 뉴로모픽 시스템 개발에 대한 중요한 영감을 제공할 수 있을 것이라고 이야기 하고 있다.

제주대 해양시스템공학 배진호 교수(BK+ 빅데이터 기반해양융합전문인력사업단 단장) 연구팀은 179개의 관련 참고 논문을 토대로 본 리뷰 논문을 작성하여 게재하였고, 본 논문의 제 1저자는 제주대 고드 수라브 바반 제주대학교 대학원생이다. 논문 제목은 ‘3-dimensional multistate memristor structures based neuromorphic devices for high-density in-memory computing’이고, 2026년 4월에 세계 최고 저널 ‘Materials Science and Engineering: R: Reports (Vol. 169, IF 26.8)’에 실린다고 밝혔다. 본 연구는 제주대 그린수소 글로컬 선도연구센터의 지원으로 수행되었다.