[이슈메이커=임성희 기자]
인공지능 반도체로 가는 길
소자 개발, 회로 설계, 성능 평가까지 반도체전공정 시스템 갖춰
인간처럼 생각하고 행동하는 로봇구현
기자는 AI를 영화로만 접하던 시대에서 AI를 직접 내 컴퓨터로 만날 수 있는 지금 현재까지 경험하고 있다. 기계학습에 이어 딥러닝으로 이어지며 AI는 더 똑똑하고 정교해지고 있다. 하지만 에너지효율이 문제다. AI는 인간보다 100배나 많은 에너지가 필요하다. 인간의 에너지효율은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스 덕분인데, 이에 인간의 뇌 구조를 모방한 ‘뉴로모픽 반도체(인공지능 반도체)’ 개발이 시작됐고, 하나의 반도체 칩 안에서 인간의 뇌와 같은 시스템을 최적의 조건으로 구현하기 위해 많은 연구자가 노력하고 있다. 국내에서는 광운대 이대석 교수의 행보가 눈에 띈다.
인간의 뇌를 모사한 시냅스 반도체 소자 개발
광운대는 2022년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원에서 지원하는 ‘대학ICT연구센터육성지원사업’에 선정되며, 휴먼브레인뉴로컴퓨팅플랫폼센터(센터장 심동규)를 개소했다. 소자, 회로, 신호처리, 응용 기술 이렇게 4세부 과제로 나눠 연구와 교육이 진행되고 있다. 2023년 6월에는 초저전력 뇌신경 소자 개발 분야에 참여하고 있는 이대석 교수가 Advanced Electronic Materials에 ‘인간의 뇌를 모사한 시냅스 반도체 소자 개발’로 논문을 게재하며 많은 주목을 받았다. 인간의 신경계를 모방하여 오감 신호를 감지 및 융합 인지하고 인지 결과에 따라 운동 장치를 제어하는 뉴로 플랫폼 구축이 센터의 지향점인 만큼 이번 성과는 첫 단추를 잘 끼운 좋은 성과로 평가받는다. 석사과정 학생이 인지도 있는 세계 저널에 주저자로 논문을 게재한 것이라며 이대석 교수는 “그만큼 저희 연구그룹의 연구시스템과 수준이 인정받은 것 같아 큰 보람을 느낍니다”라고 밝혔다. 덧붙여 “인공지능 반도체 칩을 위한 시냅스 소자는 전 세계적으로 연구개발이 한창 이뤄지는 단계입니다. 우리 연구실에서는 이번 논문게재로 우수한 성능을 가진 새로운 시냅스 소자를 개발했음은 물론 향후 고집적화 및 대량생산 가능성까지 열어 좋은 평가를 받았습니다”라고 강조했다. 대부분의 연구그룹이 성능 개선에 집중할 때 그가 성능 개선과 대량생산 두 마리 토끼를 잡을 수 있었던 비결은 연구그룹의 차별화된 시스템에 있다.
시냅스 소자 개발과 지능형 반도체 개발까지
이대석 교수는 2017년 모교인 광운대에 부임하며 모교 출신 교수라는 타이틀로 학생들에게 가장 가까운 롤모델이 되고 있다. 대학원에서 차세대메모리소자, ReRAM 연구를 했고, 박사과정 후반부에 ReRAM 소자를 활용한 시냅스 소자 개발 연구를 시작하며 전문성을 더 갖출 수 있었다. 광운대 부임 후 반도체 소자 공정을 주제로 연구실을 꾸렸는데 이때 그의 고민은 ‘소자’만을 다루는 연구실 세팅이 아니라 소자와 회로 그리고 성능 평가까지 진행하는 연구실을 만드는 것이었다. “연구중심대학이 아닌 일반 대학에서 소자 공정에서 평가까지 하기 위한 시스템을 갖추려면 비용, 시간, 물리적인 공간 등의 제약이 있어 고민했지만, 앞으로 차별화된 연구를 위해 필요하다고 생각했습니다”라며 이대석 교수는 “소자 개발, 회로는 모두 각각 집중적인 연구가 필요해 그것만 하는 연구그룹들이 많은데, 저는 이 과정들을 연결해 연구그룹 안에서 모두 처리하며 최상의 시너지를 얻어 더 좋은 성능의 인공지능 반도체를 구현하고자 노력하고 있습니다”라고 설명했다.
이 교수는 인공지능 반도체 칩에 적용할 수 있는 획기적으로 성능이 좋고 효율이 높은 시냅스 소자 개발을 장기적인 비전으로 진행하고, 단기적으로는 현재 산업체의 니즈를 반영한 지능형 반도체(Processing In Memory, PIM)를 개발해 바로 제품에 적용할 수 있는 연구도 진행 중이다. “기존의 것을 뛰어넘는 우수한 성능의 하드웨어를 개발해 인공지능의 폭발적 발전에 기여하고 싶습니다”
“양보다 질 추구하는 연구, 연구그룹 성장에 많은 도움”
반도체전공정 단계를 대학 연구그룹에서 구현한다는 게 그리 쉬운 일은 아니다. 하지만 이대석 교수는 이 어려움을 돌파해야 연구자로서의 차별화된 정체성을 갖고 연구와 인력양성을 할 수 있다고 생각했을 것이다. 그래서 처음에 모든 과정을 세팅하면서 많이 힘들었다는 그는 “욕심이 저를 더 힘들게 하더라고요, 성과에만 몰두하는 게 아니라 정말 내가 인공지능 반도체 분야에 남을 만한 의미 있는 연구를 해보자 해서 작년부터 양보다는 질적인 부분에 접근하기 시작했고, 그러다 보니 마음이 편해지면서 올해 좋은 논문성과도 낼 수 있었던 것 같습니다”라고 말했다. 최첨단 기술을 다루면서 성과에 연연하지 않기는 힘들다. 내가 한번 쉬는 사이, 남들은 두, 세 발걸음 갈 수 있기 때문이다. 그 초조함과 불안함을 잠재우기 위해 평정심을 유지하고자 노력하는 이대석 교수의 모습을 엿볼 수 있었다. 그는 연구원들이 자부심을 느낄 수 있는 연구성과를 내서 좋은 연구인력이 계속 배출되는 선순환의 연구시스템을 꿈꾸고 있다. 진입장벽이 높으면 성과는 더디지만, 성과가 나오면 그 영향력은 엄청나게 크다. 이대석 교수는 인공지능 반도체 분야에서 아직 꽃봉오리 같은 존재다. 꽃봉오리가 활짝 열리면, 아름다움은 물론 그 씨가 널리 퍼져 번식까지 할 수 있다. 연구 면에서도 돋보이고 관련 분야 전문인력양성에도 힘쓰는 이대석 교수의 행보를 기대해본다.
