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x64쇼핑몰디비판매합니다%*텔레그램DaisoDBㄱ* - KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀 - 새로운 동작 방식 뉴런형 트랜지스터 개발이번 연구를 수행한 KAIST 연구진. 김은영(왼쪽부터) 반도체공학대학원 박사과정, 김경민 신소재공학과 교수, 김도훈 신소재공학과 박사과정, 정운형 박사, 김근영 박사.[KAIST 제공][헤럴드경제=구본혁 기자] 뉴랜지스터(Neuransistor)는 ‘뉴런(Neuron)과 트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미로 만들어진 새로운 용어다. 이는 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제 반응을 모방하여 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다.KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(이하 LSM)의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다고 17일 밝혔다.현재 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용하며, 이는 매우 많은 시간과 전력 소모를 필요로 했다.김경민 교수 연구팀은 이러한 난제를 해결하며 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현하여 시계열 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.해당 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조로, 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)층이 형성된다. 그리고 이 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결되어 있다.이 소자는 또한 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 기존에는 마스킹 기능 구현이 매우 복잡했으나, 뉴랜지스터는 소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현하고, 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환했다.연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는