왕건욱-강종윤 교수 연구팀,
유전자 발현 확률을 추론할 수 있는
확률론적 인공 뉴런 전자소자 기술 개발
- Advanced Materials 논문 게재
고려대학교 KU-KIST융합대학원/융합에너지공학과 왕건욱 교수와 강종윤 교수 연구팀은 SiOx 나노로드 구조를 활용하여 새로운 형태의 확률론적 인공 뉴런 전자소자를 설계/개발하였다. 특히, 제작된 소자를 이용해 유전자 지도에서의 유전자 사후 발현 확률 추정이 가능한 하드웨어 기반 확률론적 베이지언 추론을 (probabilistic Bayesian inference) 수행하여 이전의 뉴로모픽 컴퓨팅에서의 연구방향과 차별화되는 확률론적 신경망의 유망성과 이를 위한 소자로써의 응용 가능성을 보였다. 본 연구의 결과들은 기존의 컴퓨터에서 수행하기 힘들었던 다양한 불확실성 정량화 문제들을 (uncertainty quantification problems) 보다 효율적으로 계산/처리/추론하는 데에 획기적인 방향을 제시하였다. 본 연구내용의 독창성과 우수성을 인정받아 세계적인 학술지인 Advanced Materials (IF = 30.849)지에 2022년 01월 출판되었다.
▲ 왼쪽부터 왕건욱 교수, 강종윤 교수, 최상현 박사과정생
확률론적 인공 뉴런 소자와 이에 기반한 유전자 발현 확률 추론
본 전자소자는 일렉트로마이그레이션 효과에 (electromigration effect) 의해 나노갭들이 (nanogap) 형성되면서 나노갭의 주변에 위치한 SiOx 나노로드들의 엣지 (edge) 부근에 포스트-브레이크다운 (post-breakdown)과 높은 전기장 효과 (high electric field)를 유발해 SiOx가 Si 상 필라멘트 (Si phase filament)로 변환·형성될 수 있다. 본 소자의 경우, 나노로드 구조로 인해 소자 내에 다양한 나노갭들을 생성시킬 수 있기 때문에, 다중 Si 상 필라멘트들을 형성하여 확률적 스위칭 현상이 용이하게 유발되도록 설계하였다. 또한, 제작된 소자의 확률적 스위칭 특성을 다양한 전기적 (electrical) 및 제조적 (manufactural) 매개변수들로 활발히 제어할 수 있어, 확률론적 신경망 및 컴퓨팅에 적용·응용하기에 적합하도록 개발하였다. 더 나아가, 제작된 소자를 바탕으로 유전자간 상호작용에 의한 유전자 발현 확률을 복잡한 계산없이 효율적으로 추론 가능함을 보여 하드웨어 기반 확률론적 컴퓨팅에 대한 토대를 (framework) 제시하였다. 본 연구는 KIST의 강종윤 교수 연구팀과 협업하여 진행하였으며, 한국연구재단, KU-KIST 연구기금, KU Future Research Grant, Brain Korea 21 (BK21) 사업의 지원을 받아 수행되었다.
▶ 논문명: Controllable SiOx Nanorod Memristive Neuron for Probabilistic Bayesian Inference
▶ 저널명: Advanced Materials, https://doi.org/10.1002/adma.202104598
▶ 저자 정보: 최상현 (고려대학교, 제 1저자), 김광수 (고려대학교, KIST), 양제현 (고려대학교), 조해인 (고려대학교), 강종윤 (고려대학교, KIST), 왕건욱 (고려대학교, 교신저자) 포함 총 6 명