뉴로모픽 컴퓨팅

뉴로모픽 컴퓨팅은 기존의 연산장치와 메모리가 분리된 폰노이만 구조와 달리, 뇌의 뉴런과 시냅스처럼 데이터 처리와 저장을 동시에 수행하도록 설계된 컴퓨팅 방식이다. 최근에는 시간의 흐름이라는 정보까지 소자 자체에 담아내는 AI 반도체가 개발되는 등, 연산 효율을 높이면서도 저전력으로 복잡한 패턴 인식을 가능하게 하는 방향으로 연구가 진행되고 있다^¹². 이는 딥러닝 기반 AI가 요구하는 막대한 연산량과 전력 소비 문제를 해결할 대안으로 주목받는 이유이기도 하다.

학계에서는 하버드대 함돈희 교수가 인공지능 시대에 걸맞은 새로운 컴퓨팅 아키텍처로서 뉴로모픽 컴퓨팅 구현의 가능성을 제시하는 등, 기존 반도체 구조를 재설계하려는 시도가 활발하다^⁵. 소자 수준에서는 멤리스터와 유기 소재를 활용해 시냅스의 기억·가소성 기능을 모사하는 연구가 병행되고 있으며, 저전압에서도 장기 기억과 구동 안정성을 동시에 확보하려는 접근이 핵심 과제로 떠오르고 있다^⁴⁶.

국내에서는 동국대 연구팀이 이온 교환을 활용한 삼원계 유기 뉴로모픽 소자를 개발해 저전압 구동과 장기 기억 안정성을 함께 향상시킨 사례가 보고되었고^⁴⁶, 로봇 비전 분야에서도 스스로 상황을 인식하고 판단하는 뉴로모픽 비전 기술이 소개되는 등 응용 범위가 점차 확대되고 있다^³.