[이데일리 김응열 기자] 성균관대는 기계공학부의 김태성 교수 연구팀이 열을 이용해 반도체 내부 구조를 정밀하게 조절하는 기술을 개발해 차세대 인공지능(AI) 하드웨어의 성능을 획기적으로 높이는 데 성공했다고 23일 밝혔다.

컴퓨터나 스마트폰은 대개 ‘폰 노이만 방식’을 사용한다. 이는 메모리에 저장된 정보를 연산장치가 불러와 연산하는 방식이다. 다만 메모리에서 정보를 불러와야 해 병목현상이 생길 수 있는 단점이 있다.

이를 해결하기 위해 메모리 안에서 연산을 하는 방식이 고안됐는데 이를 ‘인-메모리 컴퓨팅’이라고 부른다. 이를 실현할 핵심 부품은 ‘강유전 트랜지스터’다.

하지만 이 부품을 만드는 소재인 ‘하프늄 산화물’은 다루기가 까다롭다. 제조 난도가 높고 성능을 안정화하기도 어렵다.

김태성 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘열팽창’을 활용했다. 반도체 재료를 감싸는 전극이 식으면서 미세하게 수축할 때 수축하는 힘이 하프늄 산화물을 꽉 조여주도록 설계한 것이다.

열팽창을 도입해 만든 반도체 소자는 아주 얇으면서도 1조 번 이상 작동해도 고장이 나지 않았다. 또 이 반도체 소자를 활용해 AI가 그림을 인식하게 한 결과 정확도가 97.2%에 달했다. 복잡한 화학 공정 없이 온도 조절만으로 세계적인 수준의 AI 반도체를 만들 수 있음을 증명한 것이다.

김태성 교수는 “이 기술이 상용화되면 자율주행차나 스마트폰처럼 전력 소모가 중요한 기기에서 AI가 훨씬 더 똑똑하고 빠르게 작동할 수 있을 것”이라고 말했다.