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제목 이기진 교수 연구팀, 스스로 학습·진화하는 강자성 물질 발견
작성자 자연과학부 등록일 2016-12-20 오후 5:40:51 조회수 369
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이기진 교수 연구팀, 스스로 학습·진화하는 강자성 물질 발견

- 인공 지능 컴퓨터를 위한 차세대 메모리 소자 개발 기대 - 

본교 물리학과 이기진 교수와 이한주 박사가 ‘강자성체가 마이크로파 신호를 기억하는 현상’을 발견했.  

외부 마이크로파 신호(주파수, 진폭, 진행방향)를 기억하고 학습해 스스로 진화하는 메모리 현상을 가진 강자성 물질을 발견한 것으로, 연구 성과는 세계적 과학 학술지인 <네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)> 2016 12 14일에 게재되었다.

이기진 교수는 ”이 메모리 특성을 이용하여 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망 컴퓨터를 개발할 수 있는 가능성을 열었다”고 설명했다.

                      

                                       <왼쪽 이한주 박사, 오른쪽 이기진 교수>

 

□ 논문명, 저자정보

- 논문명 : Adaptive microwave impedance memory effect in a ferromagnetic insulator
              (
스스로 학습하고 진화하는 강자성 마이크로파 메모리)

- 저자 정보 : 이기진 교수(교신저자, 서강대), 이한주 박사( 1저자),
                
베리 프리드먼 교수(참여저자, 샘 휴스턴 대학교)

- 네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)> 2016. 12. 14 게재

 

 이 연구는 교육부와 한국연구재단이 지원하는 이공학개인기초연구지원사업 일환으로 새로운 아이디어나 실패 위험이 높은 고위험 연구에 지원하는 SGER(Small Grant for Exploratory Research) 제도 지원을 통해 진행되었다.

□ 연구 팀은 7년 동안의 연구 기간을 통해 기존의 전기전류 신호에 의해 구동되는 반도체 트랜지스터가 아닌 마이크로파에 의해 구동되는, 아직까지 구현된 적이 없는 신개념의 자성체 메모리를 구현할 수 있는 현상을 발견했다고 밝혔다.

□ 인공지능(AI) 컴퓨터 시대를 맞이하고 있는 현실에서 뇌의 구조를 하드웨어적으로 모방한 ‘신경망 컴퓨터‘ 기술이 필요한 때이다. 기존의 반도체 기반의 트랜지스터 기술은 속도, 집적도, 소비전력 및 열적 한계를 가지고 있다. 현재 집적회로의 선폭을 줄이는 방법으로는 기존의 반도체 기술을 향상 시킨다고는 하지만 이는 곧 분명한 한계에 봉착할 것이다. 인간의 두뇌를 이루는 뉴런처럼 외부 환경에 적응해 스스로 학습하고 진화할 수 있는 새로운 개념의 컴퓨터 신소재와 메모리 소자가 필요하다.

□ 본 연구팀에 의해 발견된 신 메모리 소자는 마이크로파를 이용한 컴퓨터로서 인간 뇌의 기능을 수행할 수 있는 소자로, 최소한의 에너지를 소비하고, 온도로 인한 문제가 없이 정보처리 속도는 빛의 속도로 구동이 가능한 수준의 AI용 컴퓨터 메모리 소자를 개발하는 데 적용될 것으로 기대되고 있다.

개발된 신 메모리 소자는 뇌신경을 구성하는 뉴런과 가장 흡사한 전자소자이기 때문에 인공지능 분야 및 뇌과학 분야에서 주목받을 것으로 기대하고 있다. 뇌신경을 구성하는 뉴런의 유사성을 활용하여 인간의 뇌신경을 재현하고 스스로 학습하는 인공지능을 만들 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

* 멤리스터(memristor; 메모리와 저항의 합성어)는 전하와 자속과의 결합에 관련된 비선형 수동 두단자 전기 구성요소로, 이론가 Leon Chua에 의해 1971년도에 만들어진 용어이다. 기존 멤리스터는 과거 전류의 흐름을 기억하는 소자였으나, 본 실험 팀에서 발견한 마이크로파를 이용한 멤리스터는 마이크로파 파장 및 세기에 대해 기억하는 메모리 소자다. 멤리스터 소자의 응용 범위는 나노전자 메모리, 컴퓨터 논리, 뇌의 형태를 가진/뇌 멤리스터 컴퓨터 구조 등이 있다.


 

 

 

 

 

 

 

 

 

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