아주대에 따르면 서형탁 첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과 교수와 쿠마모히트 동 대학원 교수 공동연구팀이 개발한 신소자는 기존의 반도체 소자보다 낮은 전력으로 데이터 학습 및 분류를 수행할 수 있다.

이전부터 반도체 업계에서 활용돼왔던 지능형 신소자는 병렬 처리, 입력 신호 가중치에 의한 학습 방식 재구성, 다단계 신호 출력 등 다양한 기능을 갖는다.

다만 이 가운데 멤리스터(메모리+리지스터) 및 멤트랜지스터(메모리+트랜지스터) 등 저항가변형 신소자는 소자의 미세화·집적화와 전력 활용의 효율성 측면에서 한계를 보였다.

반면 정전 용량 출력방식의 멤커패시터(메모리+커패시터) 지능형 소자는 고집적화가 쉽고 전력 소모 속도가 느리고 스위칭 속도는 빠르다는 장점이 있다.

연구팀은 이런 형태의 지능형 신소자 개발을 위해 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO)에 주목했다.

HZO는 외부 전기장에 따라 비휘발성 분극이 강하게 일어나는 강유전성을 가져, 3차원 구조 집적회로의 핵심 공정인 원자층 증착이 가능하다.

원자층이 증착된 HZO는 나노결정구조를 가지기 때문에 각 결정립의 분포에 따라 수직 및 경사 정렬 분극화가 점진적으로 발생하는 나노 극성 도메인이 형성된다.

연구팀은 이러한 나노 극성 도메인에 대해 펄스화된 전압을 크기, 극성, 시간을 제어하며 입력해, 나노스케일의 도메인에 정보를 비휘발성으로 저장하고 학습 및 재구성이 가능한 차분 정전용량(differential capacitance) 출력을 얻는 데 성공했다고 밝혔다.

해당 소자를 이용하면 낮은 소비 전력으로도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있으며, 누적 신호에 따라 정보 학습 및 다치신호(multi-level signal)의 패턴 인식 또한 가능하다고 연구팀은 설명했다.

서 교수는 "이 소자를 통해 무선통신신호(Wi-Fi)의 반사신호를 학습시키면 실내 동체 감지 인식 기능을 구현할 수 있다"며 "특정 공간 내에서 자유롭게 이동하는 사람의 인원수를 파악하는 사물인터넷(IoT) 센서 지능형 동작을 구현하는 것도 가능하다"고 말했다.

이번 연구 결과는 나노 분야 국제 학술지 나노 에너지(Nano Energy) 이달 호 온라인판에 게재됐다.