[서석호 석사과정, 김동훈 석사, 김범진 석사, 박승우 석사과정, 최신현 교수, 왼쪽부터]
전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.
최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다.
KAIST 전기및전자공학부 서석호, 김범진, 김동훈, 박승우 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’ 10월호에 출판됐다.(논문명 : The gate injection-based field-effect synapse transistor with linear conductance update for online training)
제1 저자인 KAIST 전기및전자공학부 서석호 석사과정은 “이 연구를 바탕으로 계속해서 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신소자 기술 개발에 힘쓰고 싶다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원, 나노종합기술원, 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
