인공지능 소자 ‘뉴로모픽 칩’ 개발･미래 CPU구현 ‘앞장’
저온 산화물 반도체 형성 기술 네이처 논문 발표 등 활발한 연구성과 돋보여

“인간 뇌의 기능을 모사한 인공지능(AI) 소자 ‘뉴로모픽 칩(neuromorphic ship)’ 개발에 매진하고 있습니다. 기존의 실리콘 기반 반도체가 아닌 산화물 반도체를 이용, 스스로 배우면서 더 적은 에너지로 빠른 연산을 할 수 있는 미래 CPU를 구현하기 위해 최선을 다할 거예요.”

김영훈 성균관대 교수는 플렉서블 디스플레이, 웨어러블 디바이스, 인공지능 등 미래 기술 분야 소자를 지속적으로 연구해온 전문가다.

교수로 활동하기 전에도 전자부품연구원에서 12년 정도 플렉서블 디스플레이와 전자소자를 연구했으며, 플렉서블 디스플레이의 고분자필름을 만들 수 있는 저온 산화물 반도체 형성 기술을 개발해 네이처에 논문을 발표하는 등 여러 성과를 낸 바 있다.

“대중에게 널리 알려진 구글의 ‘알파고’를 비롯해 국내외 수많은 기업들이 인공지능 분야에 주목하고, 기술을 선점하기 위해 많은 투자를 하고 있어요. 인공지능을 구현하기 위해서는 소프트웨어 기술도 중요하지만, 사람으로 치면 두뇌가 될 새로운 하드웨어 개발도 매우 중요합니다. 일례로 알파고 첫 모델은 소프트웨어 기반의 AI로, 기존의 컴퓨팅 환경 위에 구현됐어요. 이를 위해 CPU만 1200여개가 들어가고, 서버급의 전력을 공급해야 했지요. 중국의 바둑기사 커제를 이긴 ‘알파고 제로’는 소프트웨어 기술이 보다 발전했고, 하드웨어 기술도 보완돼 소비 전력이 크게 낮아졌지요. 뉴로모픽 칩은 궁극적으로 사람 정도의 에너지를 소모하면서도 완벽한 AI를 구현할 수 있는 일종의 ‘두뇌’를 목표로 하는 기술입니다.”

김 교수는 “현재도 뇌의 기능을 일부 모사한 소자 기술이 등장하고 있다”며 “뉴런과 뉴런 사이의 연결고리인 시냅스나 뇌의 일부 기능을 재현한 소자 기술이 구현되고 있으며, 그 안에서 전력 소모를 낮출 수 있는 기능들을 연구하는 데 많은 투자가 되고 있다”고 전했다.

“이 같은 성과에도 불구하고 여전히 가야 할 길은 멀어요. 일단 뇌의 동작원리가 아직 완벽히 밝혀지지 않았습니다. 뇌과학자들의 영역이긴 하지만, 구조는 어느 정도 밝혀졌어도 아직 동작 메커니즘은 100% 연구가 되지 않았지요. 동작 메커니즘을 알아야 그 기능을 완벽히 모사할 수 있어요. 뇌과학 발전에 맞춰 소자 기술도 점차 확대될 겁니다.”

김 교수는 국내 기술 수준에 대해서도 언급했다.

“우리나라의 반도체 기술은 세계 최고에 위치해 있죠. 실제적으로 아이디어가 나오면 양산화와 상용화가 용이한 점은 굉장한 강점입니다. 하지만 선진국에 비해 펀더멘털이 약한 점은 개선할 부분이에요. 소재나 회로 등의 펀더멘털이 미국, 일본 등에 비해 뒤처진 것이 사실이죠. 물론 짧은 R&D 역사에 비해 빠르게 발전했고, 앞으로도 그럴 것이기에 미래 가능성은 매우 높습니다. 한순간에 바뀔 수는 없으니 차차 시스템을 갖춰갈 필요가 있어요.”

◆프로필

▲서울대 전기컴퓨터공학박사

▲전자부품연구원 플렉서블디스플레이연구센터 책임연구원

▲성균관대 신소재공학부 조교수