동국대 김성준 연구팀, ‘온칩 학습’ 뉴로모픽 RRAM 개발

단일 RRAM 소자에 세 가지 스위칭 모드 탑재

(왼쪽부터)김성준 동국대 전자전기공학부 교수, 변웅빈 동국대 전자전기공학과 석사과정생/동국대학교

동국대학교는 전자전기공학과 변웅빈 석사(제1저자), 김성준 교수(교신저자)로 구성된 연구팀이 단일 소자 RRAM에서 전류 제한을 조절해 휘발성, 비휘발성 그리고 문턱 스위칭의 세 가지 스위칭 특성을 선택적으로 구현하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.

이번 연구 결과는 'Universal Neuromorphic Element: NbOx Memristor with Co-Existing Volatile, Non-Volatile, and Threshold Switching'이라는 제목으로 나노·반도체 기술 분야 저명 국제 학술지 'Advanced Functional Materials (IF=19)'에 2025년 9월 게재됐다.

이번 연구에서는 W/NbOx/Pt 구조의 멤리스터 소자에서 전류 제한을 제어하는 방법으로 세 가지 핵심적인 메모리 동작 모드를 구현했다. 이는 개별 소자가 상황에 따라 뉴런과 시냅스의 기능을 모두 수행할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅의 핵심적인 기능을 단일 소자로 나타낸 것이다. 연구팀은 "소자 내부에 형성되는 전도성 필라멘트의 형태와 안정성을 전류량으로 조절함으로써 다기능성 구현이 가능해진 것"이라고 설명했다.

또 연구팀은 각 상태에서 내구성과 유지력을 실험적으로 검증하면서 메모리 소자의 실용 가능성과 신뢰성을 입증했다. 특히 100회 이상의 반복적인 스위칭 동작에도 세 가지 특성이 각각 안정적으로 유지돼 반복 작업에서 메모리 성능을 보장할 수 있는 기반을 마련했다.

연구팀은 휘발성 모드를 뉴로모픽 컴퓨팅의 저장소층으로, 비휘발성 모드를 안정한 가중치 판독층으로, 문턱 스위칭을 뉴런 발화 동작으로 각각 활용하는 '온칩 학습 시나리오'의 가능성도 함께 제시했다.

김 교수는 "이번 연구를 통해 하나의 소자가 뉴런의 발화와 시냅스의 가중치 저장을 모두 구현하면서, 하드웨어 기반 뉴로모픽 시스템의 전력 효율과 집적도를 획기적으로 개선할 수 있는 발판을 마련한 것"이라고 밝혔다.