반도체 미래기술 로드맵 : 멤리스터

정부는 반도체 미래기술 로드맵을 발표했다. 소자기술로는 강유전체, 자성체, 멤리스터 세 가지가 뽑혔다. 이는 미래 반도체 먹거리로 한국이 반도체 기술 초격차 유지에 핵심적이다. 멤리스터는 메모리와 레지스터(저항)의 합성어로, AI 기술에 적합한 기술로 주목받고 있다.

 

 

멤리스터란?

멤리스터란 메모리와 레지스터(저항)의 합성어다. 즉, 메모리가 되는 저항이라는 말이다. 학교 다닐 때 과학시간과 담을 쌓은 사람이라도 이 말은 기억날 것이다. 옴의 법칙. V=IR. 여기서 R에 해당하는 것이 저항이다. 전압 V를 일정하게 고정해 두면, 저항 R이 변하면 전류 I가 변한다. R과 I는 반비례 관계다. R이 증가하면 I가 감소하고, R이 감소하면 I는 증가한다. 이것이 옴의 법칙이다. 

 

보통의 저항이라면 R은 고정값이다. 변하지 않는다. 그래서 전압 V가 고정되어 있으면 전류 I는 항상 일정하다. 만약에 R이 변화하는 소자를 만들어 낸다면? 전류 I가 저항 R에 따라서 변한다. 이때 우리는 전류 I의 크기를 읽으면 저항 R이 무엇이었는지 알 수 있다. 

 

멤리스터는 저항 R의 값을 기억할 수 있도록 만든 소자다. 저항의 양 끝단에 전압을 가해서 저항의 값을 우리가 원하는 대로 조절하고, 이 값이 계속해서 유지가 된다는 것이다. 물론, 우리가 저항 값을 또 바꾸고 싶다면 저항의 양 끝단에 다시 전압을 가해서 바꿔 주면 된다. 저항의 값을 입맛대로 바꿀 수 있다면 저항을 통과하는 전류의 크기도 마음대로 조절할 수 있게 된다. 전압은 고정되어 있으니까 저항 R의 크기에 따라서 I가 변화하게 된다. 말이 좀 어려웠지만 이것만 기억하자. 멤리스터는 가변저항이다. 저항 값을 마음대로 바꿀 수 있고, 이 저항을 기억하게 만들 수 있는 소자를 멤리스터라고 한다. 그리고, 우리는 멤리스터에 흐르는 전류를 통해 어떤 저항값을 가졌는지를 알아낼 수 있다.

 

멤리스터는 왜 중요한가?

 

아마 이 글을 읽는 사람들이 가장 궁금한 것이 바로 이것일 것이다. 멤리스터가 그래서 왜 중요한데? 어디에 쓰는 거길래 미래기술이라고 하는 건데? 그리고 멤리스터가 잘 된다는 뉴스가 들리면 어떤 종목 주가가 움직일 건데?

 

멤리스터가 가장 중요한 분야는 AI다. 멤리스터와 AI에 대해 이야기하기 전에 AI에 대해 간단히 알아보자. AI에는 학습과 추론이 있다. 학습은 AI가 무엇인가를 배우는 행위를 말한다. 예를 들면 컴퓨터에게 고양이 사진을 보여주었을 때 이것이 고양이 사진이라고 가르쳐 주는 것이 학습이다. 뉴스에서 "컴퓨터에게 고양이 사진을 수천만장 보여주고 나서 컴퓨터가 고양이를 보고 고양이라고 대답하게 되었다"라고 하는 부분에서 수천만 장의 고양이 사진을 보여주는 부분이 바로 학습이다.

추론은 컴퓨터가 학습한 결과를 토대로 대답을 하는 것을 말한다. 즉 고양이 사진을 보고 고양이에 대해 배운 컴퓨터에게 고양이 사진을 보여주었을 때 컴퓨터가 고양이라고 대답하는 것이다. 학습을 했더라도 추론이 제대로 되지 않으면 컴퓨터는 고양이 사진을 보고 호랑이라고 대답할 수 도 있다. 추론이 제대로 되려면 컴퓨터 AI 알고리즘은 가중치라는 것을 제대로 기억해야 한다. 가중치는 컴퓨터의 학습의 결과물이다. 고양이 사진을 배운 컴퓨터가 학습한 결과물을 저장해 둔 값들이 가중치다. AI의 추론은 학습의 결과 저장된 가중치들로 고양이 사진을 보고 컴퓨터가 계산하는 것을 말한다. 

 

그렇다면 멤리스터를 적용하면 AI에 왜 도움이 될까? 멤리스터는 AI의 학습과 추론 중 추론에 중요한 소자다. 학습의 결과물을 가중치라고 하고 이 가중치들을 통해 계산하는 것이 추론이라고 하였다. 멤리스터는 가중치를 저장하기에 적합한 소자다. 멤리스터가 가중치를 저장하기에 적합한 이유는 멤리스터가 다름 아닌 아날로그 소자이기 때문이다. 디지털 소자는 0과 1로만 값을 기억한다. 하지만 아날로그는 0과 1 사이에 연속적인 값을 가질 수 있다. 0과 1 사이에 있는 소수점 값들을 가질 수 있다는 말이다. 0.3, 0.033339 등 아날로그 소자는 0과 1 사이에 다양한 값을 가질 수 있다. 멤리스터가 가질 수 있는 가장 작은 저항 크기를 0, 가장 큰 저항 크기를 1로 한다면, 우리는 멤리스터가 0과 1 사이의 값 중 우리가 원하는 값을 가질 수 있도록 만들 수 있다. 

 

AI가 정확하게 추론을 한 가중치 값은 0과 1로만 한정 지어져서는 안 된다. 학습의 결과 나오는 가중치를 정확히 표현할 수 있어야지만 추론의 결과가 정확해진다. 학습의 결과 얻어진 가중치가 0.53인데, 만약에 소자 특성상 반올림해서 1로 가중치를 표현해야만 한다면 추론의 결과는 정확해질 수가 없다. 멤리스터는 아날로그 소자이기 때문에 0.53이라는 값을 정확하게 기억할 수 있다. 따라서 AI 추론에 적합한 소자라고 할 수 있다. 

 

멤리스터의 종류

 

멤리스터가 될 수 있는 물질에는 여러 종류가 있다. 가장 대표적인 것이 직접 저항 값이 조건에 따라 변하는 물질이다. 인가해준 전압에 따라서 재료 내부에 전기가 통할 수 있는 필라멘트가 형성되고, 이 필라멘트가 연결된 개수에 따라서 저항 값이 변하게 된다. 이 외에도 인가한 전압에 따라서 물질의 격자 구조가 변화하는 상변이(Phase change) 재료, 인가해준 전압에 따라 재료 내부에 극성이 바뀌고 이것이 저항 변화로 나타나는 강유전체 재료도 멤리스터로 사용가능하다. 특히  강유전체 물질은 반도체 미래기술 로드맵에 소자기술로 따로 등록되어 있다. 강유전체 물질에 대해 궁금한 분들은 아래 글에 자세히 따로 적어두었으니 읽으면 미래기술 이해에 더욱 도움이 되실 것이라 생각한다. 

 

반도체 미래기술 로드맵 : 강유전체

반도체 미래기술 로드맵 : 강유전체

 

여기까지 반도체 미래기술 로드맵 소자기술에서 멤리스터 소자와 그 응용처에 대해 알아보았다. 반도체 미래기술 로드맵 소자 기술은 AI와 연결된 기술들이 선정되었다. 아무래도 AI 시장이 엄청나게 커질 것과 폰노이만 구조를 넘어선 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 등장해야 하기 때문일 것이다. 실제로도 AI용 메모리는 메모리에서 직접 AI 연산을 하는 방향으로 연구와 개발이 이루어지고 있다. AI를 활용한 기술들이 우리 실생활에 많이 나타나면 나타날 수 록 AI용 반도체 기술들의 발전도 함께 이뤄저야 할 것이다. AI관련된 반도체 기술에 대해 궁금한 분들은 아래 글을 읽어보시면 도움이 되시리라 생각한다. 

 

AI 시대의 반도체, HBM

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AI 반도체 개발 경쟁 구도

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