국립부경대학교 이은광 교수(화학공학과) 연구팀과 한양대학교 유호천 교수(융합전자공학부) 연구팀이 이종접합 기반 확률 제어 트랜지스터 소자를 개발하고, 이를 통해 잡음(noise)을 증폭시켜 오히려 이미지 생성 정확도를 향상시키는 새로운 원리를 제시했다.
공동연구팀은 폴리머 기반 이종접합 구조를 도입해 정공과 전자의 주입 불균형에 의해 자발적으로 형성되는 음의 트랜스컨덕턴스(NTC) 특성을 구현했다.
또 내부 잡음에 의해 확률적 도핑(de-doping)이 유도되며, 이 과정이 이미지 생성 정확도를 높이는 중요한 매커니즘이라는 것을 처음으로 입증했다.
이 연구는 최근 분산 컴퓨팅 패러다임인 컴퓨팅(edge computing)과 생성형 AI의 발전에 따라 하드웨어 수준에서 확률성과 비선형성을 효율적으로 구현할 수 있는 신소자 연구가 주목받는 가운데 나온 역발상 연구로 주목된다.
인간 두뇌의 시냅스처럼 예측 불가능성을 품은 확률 기반 트랜지스터는 에너지 효율성과 기능적 다양성을 동시에 확보할 수 있는 유망한 차세대 소자 기술이지만, 기존 확률성 소자는 잡음을 억제, 회피하는 방식이 일반적이고, 이를 능동적으로 활용한 소자는 드물다.
이번 연구는 '잡음'이라는 물리적 현상을 제거 대상이 아닌 계산 자원으로 활용하는 패러다임 전환을 이끌었다는 점에서 큰 의의가 있다.
특히, 차세대 생성 AI 시스템, 에지 디바이스와 인지형 센서 소자에 이 기술이 접목될 경우, 저전력·고효율 연산 구조 실현이 가능할 것으로 기대된다.
이은광 교수는 "이번 연구는 유기 반도체의 구조적 장점과 비선형 확률성을 동시에 활용한 창의적인 시도로, 노이즈 제어 기반 하드웨어 AI 시스템의 상용화 가능성을 크게 앞당길 것"이라고 말했다.
이번 연구는 차세대 비선형 연산 소자·생성 AI 하드웨어 분야의 획기적 돌파구로 평가된다.
연구 결과를 담은 논문 'Heterojunction-driven stochasticity: BHJ noise-enhanced negative transconductance transistor in image generation'은 재료과학·응용전자 분야의 세계적 학술지 (IF: 26.8, JCR 상위 2.2%)에 최근 게재됐다.
이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 개인기초연구사업과 한국산업기술진흥원의 AI 반도체 핵심 인재 양성사업(IITP)의 지원으로 수행됐다.
영남취재본부 김철우 기자 sooro97@asiae.co.kr
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