『뉴로모픽 반도체와 퍼셉트론』

북일고등학교

김대원, 홍지성, 문찬결, 손민형, 안현민, 정규현

본 보고서는 뉴로모픽 반도체와 퍼셉트론의 원리를 연결하여 인공지능과 차세대 반도체 기술의 가능성을 탐구한다. 먼저 퍼셉트론의 구조와 작동 원리를 살펴보고, 입력값·가중치·편향을 바탕으로 활성화 함수를 통해 출력이 결정되는 과정을 정리하였다. 이어 뉴로모픽 반도체에서 퍼셉트론의 활성화 함수가 어떻게 하드웨어적으로 구현될 수 있는지를 중심으로, 소자의 임계값 특성, 비선형 I–V 곡선, 커패시터의 충·방전 과정, MOSFET의 스위칭 동작을 설명하였으며 이를 통해 뉴로모픽 반도체가 인간 신경망의 동작을 모방하여 기존 반도체보다 에너지 효율적이고 병렬 연산에 최적화된 계산 방식을 제공함을 확인하였다.

북일고등학교

목차

1. 서론

2. 본론

2.1. 퍼셉트론의 원리 탐구

2.2. 뉴로모픽 반도체와 전도도

2.2.1. 뉴로모픽 반도체의 역사와 정의

2.2.2. 십자 배열의 개념

2.2.3. 시냅스 소자와 전도도의 역할

2.2.4. 출력 전류와 퍼셉트론의 수학적 대응

2.2.5. 십자 배열의 의의

2.3.	뉴로모픽 반도체와 시냅스 소자

2.3.1. Memristor의 특성과 활용

2.3.2. PCM의 특성과 활용

2.3.3. 학습 과정과 시냅스 소자

2.4. 뉴로모픽 반도체에서의 활성화 함수 구현

2.4.1. 활성화 함수의 의미와 필요성

2.4.2. 소자의 임계값 특성과 스텝 함수

2.4.3. 비선형 I–V 곡선과 시그모이드 함수

2.4.4. 커패시터의 충·방전과 누적 발화

2.4.5.	MOSFET의 스위칭과 ReLU 함수

2.4.6. 스파이킹 뉴런 모델과 활성화 함수의 종합

3. 결론 및 제언

4. 참고문헌

Ⅰ		서론

오늘날 인공지능은 사회 전반에 걸쳐 중요한 역할을 수행하며, 새로운 기술 패러다임을 이끌고 있다. 특히 신경망을 기반으로 한 딥러닝은 음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 기존의 한계를 넘어서는 성과를 보여주었다. 이러한 인공지능의 근본적인 아이디어는 인간 두뇌의 작동 방식을 단순화하여 모형화하려는 시도에서 비롯되었다. 뇌의 뉴런은 전기적 신호를 받아 일정 수준 이상일 때만 다음 뉴런으로 신호를 전달하는데, 이러한 과정을 수학적으로 단순화한 모델이 바로 퍼셉트론이다.

퍼셉트론은 1950년대에 제안된 이래 인공지능 연구의 기초가 되었으며, 이후 다층 구조와 비선형 활성화 함수의 도입을 통해 현대적인 신경망으로 발전해왔다. 그러나 소프트웨어적 신경망 모델은 여전히 기존의 폰 노이만 구조 위에서 작동하기 때문에, 메모리 병목과 에너지 소모의 문제가 불가피하다. 반면 인간 두뇌는 연산과 기억이 분리되지 않고 동시에 이루어지므로, 적은 에너지로도 방대한 연산을 수행할 수 있다. 이러한 효율성을 반도체 구조 속에 구현하려는 시도가 바로 뉴로모픽 반도체이다.

본 보고서는 먼저 퍼셉트론의 원리를 행렬 연산, 활성화 함수, 순전파, 역전파 및 배치 학습 관점에서 탐구하고, 이어서 뉴로모픽 반도체의 구조와 동작 방식을 살펴본다. 마지막으로 반도체 소자 차원에서 활성화 함수를 어떻게 구현할 수 있는지 고찰함으로써, 뇌형 반도체 기술의 이해를 심화하는 것을 목표로 한다.

Ⅱ		본론

2.1 퍼셉트론 원리 탐구

퍼셉트론은 인공지능과 딥러닝의 출발점이 된 가장 기초적인 신경망 모델로, 인간의 뇌 뉴런 작용을 단순화하여 수학적으로 표현한 것이다. 뉴런이 전기 신호를 받아 일정 수준을 넘으면 다음 뉴런으로 전달하는 것처럼, 퍼셉트론도 입력을 받아 가중치와 곱하고 편향을 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 출력 여부를 결정한다. 이러한 단순한 구조에도 불구하고 퍼셉트론은 데이터 분류의 기본 원리를 잘 보여주며, 오늘날 복잡한 신경망의 뼈대를 이루는 개념으로 자리 잡았다.

퍼셉트론의 연산 과정을 수학식으로 나타내면 다음과 같다. 입력값들을 x1,x2…xn이라 하고, 각각에 대응하는 가중치를 w1,w2,…,wn이라고 하면, 퍼셉트론은 이들을 곱해 모두 더한 뒤 편향 b를 더한다. 그 결과는 활성화 함수 f를 거쳐 최종 출력 y로 결정된다. 식으로 쓰면

y=f(w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b) 이다. 여기서 가중치는 입력 특징이 얼마나 중요한지를 조절하는 값이다. 예를 들어 학생의 국어 점수와 수학 점수로 합격 여부를 판단한다고 가정하면, 만약 수학 점수의 비중이 더 크다면 수학 점수에 더 큰 가중치를 주어 계산한다. 반대로 국어 점수가 덜 중요하다면 작은 가중치를 주게 된다. 따라서 가중치는 각 특징이 최종 의사결정에 얼마나 큰 영향력을 가지는지를 보여준다.

편향은 결정 경계선을 옮기는 역할을 한다. 만약 단순히 가중치만 고려하면 직선은 항상 원점을 지나게 되지만, 현실 데이터는 그렇게 단순하지 않다. 편향을 더해줌으로써 직선을 위나 아래로 이동시켜 실제 데이터에 맞는 분류 경계를 만들 수 있다. 예를 들어 “총점이 120점 이상이면 합격”이라는 조건은 단순히 국어와 수학 점수를 곱한 합계에 편향이라는 기준선을 더해 조정한 것과 같다.

퍼셉트론의 출력은 보통 sign 함수를 통해 결정된다. sign 함수는 입력값이 0보다 크면 +1, 작으면 -1을 출력한다. 즉, 퍼셉트론은(w⋅x+b) 값이 양수인지 음수인지에 따라 데이터를 두 그룹으로 나누는 것이다. 이때 가중치는 직선의 기울기를, 편향은 직선의 위치를 조정하고, sign 함수는 그 직선을 기준으로 좌우를 갈라주는 역할을 한다. 이런 이유로 퍼셉트론은 흔히 “직선 분류기”라고 불린다.

그러나 직선만으로는 모든 데이터를 정확히 분류할 수 없다. 대표적인 예가 XOR 문제이다. XOR 문제는 두 개의 입력이 있을 때, 입력이 서로 다를 경우 1, 같을 경우 0을 출력하는 연산이다. 이 경우 데이터는 원점과 대각선 위치에 서로 다른 클래스가 배치되는데, 직선 하나로는 이들을 나눌 수 없다. 이처럼 단층 퍼셉트론은 선형적으로 구분 가능한 문제만 해결할 수 있다는 한계가 있다.

이 한계를 극복하기 위해 활성화 함수가 필요하다. 활성화 함수는 단순 직선 계산에 비선형성을 부여하여 퍼셉트론이 더 복잡한 경계를 학습할 수 있게 한다. 예를 들어 Sigmoid 함수는 입력값을 0과 1 사이로 압축해주어 확률처럼 해석할 수 있으며, 경계가 부드럽게 구부러진다. ReLU 함수는 입력이 0보다 작으면 0으로, 크면 그대로 출력하기 때문에 단순하면서도 연산량이 적어 실제 딥러닝에서 널리 쓰인다. 활성화 함수가 없다면 여러 층의 퍼셉트론을 쌓아도 결국 하나의 직선과 같은 계산밖에 되지 않지만, 활성화 함수를 사용하면 곡선이나 복잡한 모양의 분류 경계도 만들 수 있다.

퍼셉트론의 학습 과정은 순전파와 역전파로 이루어진다. 순전파는 입력이 들어와 가중치와 곱해지고 편향이 더해진 뒤 활성화 함수를 거쳐 출력이 나오는 과정이다. 그 결과를 실제 정답과 비교하면 오차가 발생한다. 역전파는 이 오차를 다시 거슬러 올라가면서 각 가중치가 오차에 얼마나 기여했는지를 계산하고, 그 결과를 바탕으로 가중치를 조정하는 과정이다. 이를 수학적으로는 경사하강법을 이용해 표현하는데, 가중치를 오차가 줄어드는 방향으로 조금씩 갱신한다. 이 과정을 반복하면 퍼셉트론은 점점 더 정확하게 데이터를 분류할 수 있게 된다.

또한 학습을 효율적으로 하기 위해 배치 학습이 활용된다. 배치 학습은 여러 개의 데이터를 모아서 한 번에 평균 오차를 계산한 뒤 가중치를 조정하는 방식이다. 이렇게 하면 학습 과정이 안정되고 계산 효율도 높아진다. 반대로 한 번에 하나의 데이터만 사용해 학습하는 방법을 온라인 학습이라 하며, 이 경우 학습은 빠르지만 잡음에 취약할 수 있다. 따라서 실제 딥러닝에서는 보통 적절한 크기의 배치를 사용해 학습 효율과 안정성을 동시에 확보한다.

정리하면 퍼셉트론은 입력과 가중치의 행렬 연산으로 데이터를 처리하고, 편향으로 기준선을 조정하며, 활성화 함수로 비선형성을 확보하여 복잡한 분류 문제도 다룰 수 있다. 순전파와 역전파를 통해 학습하고, 배치 학습으로 효율성을 높인다. 단층 퍼셉트론은 직선 분류에만 한정되지만, 활성화 함수와 다층 구조가 결합되면 오늘날의 인공지능을 가능하게 하는 딥러닝 모델로 확장된다. 따라서 퍼셉트론은 단순한 계산기처럼 보일 수 있지만, 실제로는 현대 신경망 이론과 응용의 기초가 되는 핵심 개념이다.

2.2 뉴로모픽 반도체와 전도도

2.2.1. 뉴로모픽 반도체의 정의

인간의 두뇌는 약 860억 개의 뉴런과 수십조 개의 시냅스로 이루어진 초병렬 정보 처리 장치이다. 이러한 뇌의 구조는 단순히 정보를 저장하는 장치와 연산하는 장치를 분리하여 동작하는 기존의 폰 노이만 구조와는 근본적으로 다르다. 전통적인 컴퓨터 구조에서는 CPU와 메모리 사이에서 데이터를 끊임없이 전송해야 하며, 이 과정에서 막대한 에너지와 시간이 소모된다.

반면 두뇌에서는 뉴런과 시냅스가 곧바로 연산과 기억을 동시에 담당하기 때문에 매우 효율적인 학습과 적응이 가능하다. 즉, 기억과 연산이 분리되지 않고 한 장치 안에서 동시에 이루어지는 것이 인간 두뇌의 가장 큰 특징이다. 이러한 점을 반도체 구조 안에 모사하려는 시도가 바로 뉴로모픽 접근 방식이다. 뉴로모픽 반도체는 단순히 계산 속도를 높이는 차원을 넘어, 두뇌와 유사한 정보 처리 메커니즘을 구현하여 학습, 기억, 적응이 가능한 지능형 반도체를 목표로 한다.

2.2.2. 십자 배열의 개념

뉴로모픽 반도체의 가장 핵심적인 구조는 Crossbar Array, 즉 십자 배열 구조이다. 이 구조는 이름 그대로 가로선과 세로선이 바둑판처럼 교차하는 형태로 되어 있으며, 각 교차점은 단순한 접점이 아니라 시냅스 소자가 위치하는 자리다. 가로선은 주로 입력 신호를 전달하는 통로가 되고, 세로선은 출력 신호를 받아내는 통로가 된다. 입력 신호는 전압의 형태로 주어지고, 출력은 전류의 합으로 나타난다.

이 구조가 중요한 이유는, 인간 뇌에서 뉴런과 시냅스가 촘촘하게 연결된 것처럼, 반도체에서도 대규모 병렬 연결을 매우 단순한 형태로 구현할 수 있기 때문이다. 일반적인 회로라면 수많은 배선을 일일이 설계해야 하지만, Crossbar Array에서는 입력선과 출력선을 단순히 직각으로 배치하고, 그 교차점에 소자를 두기만 하면 된다. 따라서 대규모 퍼셉트론 네트워크를 구현하기에 매우 적합한 구조라고 할 수 있다.

2.2.3. 시냅스 소자와 전도도의 역할

각 교차점에는 Memristor, PCM과 같은 시냅스 소자가 위치한다. 이 소자들은 단순한 전도체가 아니라 가중치 역할을 하는 요소이다. 입력선에 전압 [eqn: V _{i}]가 걸리면, 교차점에 있는 소자의 전도도 [eqn: G _{ij}]에 따라 흐르는 전류의 크기가 달라진다. 전도도란 전류가 얼마나 잘 흐르는지를 나타내는 값으로, 저항의 역수이다. 따라서 교차점을 흐르는 전류는 [eqn: I``=`V BULLET G]로 나타낼 수 있다. 입력 전압이 크더라도 전도도가 작으면 전류가 적게 흐르고, 반대로 입력 전압이 작아도 전도도가 크면 더 많은 전류가 흐른다.

이 원리는 뇌의 뉴런-시냅스 구조와 매우 흡사하다. 뇌에서는 같은 입력 신호라도 시냅스의 강도에 따라 다음 뉴런으로 전달되는 효과가 달라진다. 마찬가지로, Crossbar Array의 교차점에서도 소자의 전도도가 바로 시냅스 강도, 즉 가중치에 해당한다.

2.2.4.출력 전류와 퍼셉트론의 수학적 대응

Crossbar Array에서 출력선으로 모이는 전류의 합을 수학적으로 나타내면 다음과 같다. 특정 출력선 [eqn: j]에서의 전류 [eqn: i _{j}]는 모든 입력 전압 [eqn: V _{i}]와 교차점 소자의 전도도 [eqn: G _{ij}]의 곱을 합한 값이다. 즉, 아래 자료와 같이 된다.
이 식은 단순히 전자회로를 설명하는 식처럼 보일 수 있지만, 퍼셉트론의 구조와 비교하면 완전히 동일하다. 퍼셉트론에서는 입력 [eqn: x _{i}]와 가중치 [eqn: w _{i}]의 곱을 모두 합한 뒤, 그 결과를 활성화 함수에 통과시킨다. 즉, 아래 식과 정확히 일치한다.

입력 전압 [eqn: V _{i}]는 퍼셉트론의 입력 [eqn: V _{i}], 소자의 전도도 [eqn: G _{ij}]는 퍼셉트론의 가중치 [eqn: w _{i}]에 해당하고, 그 합은 퍼셉트론이 다음 단계로 전달하는 출력 신호가 된다.

2.2.5. 십자 배열의 의의

결국 Crossbar Array 구조는 퍼셉트론의 수학적 연산을 반도체 소자에서 물리적으로 구현한 구조라고 할 수 있다. 입력은 전압의 형태로 주어지고, 각 교차점에서 전도도에 의해 전류가 결정되며, 출력선으로는 모든 전류가 합쳐져 나온다. 이는 곧 퍼셉트론이 입력과 가중치를 곱하고, 이를 합산하는 연산 과정을 반도체 회로 수준에서 직접 수행한다는 것을 의미한다.

이러한 구조 덕분에 뉴로모픽 반도체는 뇌처럼 수많은 신호를 병렬로 처리할 수 있으며, 기존의 CPU·GPU 구조와는 다른 새로운 방식의 계산 패러다임을 제공한다.

2.3. 뉴로모픽 반도체와 시냅스 소자

2.3.1. Memristor의 특성과 활용

가중치를 구현하는 대표적인 소자가 Memristor이다. Memristor는 ‘memory’와 ‘resistor’의 합성어로, 전류가 얼마나 흘렀는지에 따라 저항값이 변하고, 그 상태가 전원이 꺼져도 유지된다. 예를 들어, 전류가 많이 흘렀다면 저항이 낮아지고, 적게 흘렀다면 저항이 높아진다. 이렇게 변한 저항값은 곧 전도도의 변화로 이어지고, 이는 퍼셉트론의 가중치가 학습을 통해 변화하는 과정과 정확히 일치한다.

Memristor의 장점은 소자의 크기가 작고, 전류의 이력에 따라 저항이 연속적으로 바뀌기 때문에 다양한 가중치 값을 표현할 수 있다는 점이다. 또한 전원이 꺼져도 상태가 유지되므로, 마치 뇌가 경험을 학습해 기억을 저장하듯이, Memristor도 학습된 가중치를 물리적으로 저장할 수 있다.

2.3.2. PCM의 특성과 활용

또 다른 대표적인 소자는 PCM(Phase Change Memory)이다. PCM은 특정 물질이 전류나 열 자극을 받았을 때 결정질 상태와 비정질 상태 사이를 오가는 성질을 이용한다. 결정질 상태일 때는 전기가 잘 통하고, 비정질 상태일 때는 전기가 잘 통하지 않는다. 이 두 상태를 적절히 섞으면 전도도를 연속적으로 조절할 수 있다.

예를 들어, 물질이 70%는 결정질, 30%는 비정질 상태라면, 전도도도 그 비율에 맞게 중간값을 가지게 된다. 이는 곧 퍼셉트론의 가중치를 저장하고 표현하는 데 매우 적합하다. PCM은 특히 가중치를 미세하게 조절할 수 있어, 정밀한 학습에 유리하다는 장점이 있다.

2.3.3. 학습 과정과 시냅스 소자

퍼셉트론에서 학습은 입력과 출력의 차이를 바탕으로 가중치를 업데이트하는 과정이다. 뉴로모픽 반도체에서도 이 과정은 소자의 전도도를 바꾸는 형태로 나타난다. 예를 들어, 특정 입력에 대한 출력이 너무 작게 나왔다면, 그 입력선과 연결된 시냅스 소자에 더 강한 전류 펄스를 흘려보내 전도도를 높인다. 반대로 출력이 너무 크게 나왔다면 전도도를 낮추어 조절한다.

이러한 과정은 뇌의 시냅스가 자극에 따라 강도가 강해지거나 약해지는 것과 같다. 뇌에서는 자주 함께 활성화되는 뉴런끼리는 연결이 강해지고, 잘 사용되지 않는 연결은 약해지는 현상이 나타난다. 뉴로모픽 반도체의 Memristor와 PCM 역시 이러한 특성을 반도체 차원에서 모사하며, 학습과 기억을 동시에 구현할 수 있게 한다.

2.3.4. 퍼셉트론 가중치와 시냅스 소자의 의의

정리하면, 퍼셉트론의 가중치는 뉴로모픽 반도체에서 시냅스 소자의 전도도로 표현된다. Memristor는 전류의 이력에 따른 저항 변화로, PCM은 상 변화에 따른 전도도 변화로 이 가중치를 저장하고 조절한다. 학습은 곧 소자의 전기적 특성을 변화시키는 과정이며, 그 결과 출력에 반영되는 전류가 달라진다.

이러한 방식은 뇌의 시냅스가 경험에 따라 연결 강도를 변화시키는 원리와 매우 유사하다. 따라서 뉴로모픽 반도체는 단순히 퍼셉트론을 모사하는 것을 넘어, 뇌의 학습과 기억 방식을 반도체 수준에서 재현하려는 시도라고 할 수 있다.

2.4. 뉴로모픽 반도체에서의 활성화 함수 구현

2.4.1. 활성화 함수의 의미와 필요성

전술했듯이, 퍼셉트론의 수학적 구조는 입력과 가중치의 곱을 모두 합한 뒤, 그 결과를 활성화 함수에 넣어 최종 출력을 만드는 것이다. 만약 활성화 함수가 없다면 퍼셉트론은 단순히 입력과 가중치의 곱을 합한 값만을 전달하게 되며, 이는 선형 함수와 다르지 않다. 하지만 현실 세계의 문제들은 단순히 직선으로는 구분할 수 없는 복잡한 패턴을 포함하고 있다. 따라서 활성화 함수는 비선형성을 추가하여 퍼셉트론이 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 만들어준다.

대표적인 활성화 함수로는 임계값을 기준으로 동작하는 스텝 함수, 곡선 형태로 출력을 변환하는 시그모이드 함수, 그리고 음수 입력은 0으로 만들고 양수 입력만 그대로 통과시키는 ReLU 함수가 있다. 이 함수들은 각각 퍼셉트론이 특정 상황에서 정보를 어떻게 처리할지를 결정짓는 역할을 한다.

2.4.2. 소자의 임계값 특성과 스텝 함수

스텝 함수는 입력의 합이 임계값 이상일 때 1을 출력하고, 그렇지 않으면 0을 출력한다. 뉴로모픽 반도체에서는 이 동작이 소자의 임계값 특성을 통해 자연스럽게 구현된다. 임계값이란 “이 정도의 전압이나 전류가 되어야만 소자가 반응한다”는 지점을 의미한다.

대표적인 예는 다이오드다. 다이오드는 전압이 약할 때는 전류가 거의 흐르지 않지만, 약 0.7V를 넘으면 급격히 전류가 흐르기 시작한다. 이 현상은 퍼셉트론의 스텝 함수와 동일하다. 즉, 전압이 임계값을 넘지 않으면 출력은 0에 머물고, 넘는 순간 출력이 1로 바뀌는 것이다. 뉴로모픽 회로에서는 이 임계값 특성을 이용해 뉴런이 일정 자극을 받을 때만 발화하는 원리를 모사한다.

2.4.3. 비선형 I–V 곡선과 시그모이드 함수

시그모이드 함수는 입력이 작으면 0에 가까운 값을, 입력이 커지면 1에 가까운 값을 출력하는 곡선이다. 뉴로모픽 반도체에서는 비선형 전류-전압 곡선(I–V 곡선)이 이러한 역할을 한다.

예를 들어, 다이오드의 전류는 전압이 조금 오르면 아주 천천히 증가하다가, 일정 전압 이상이 되면 지수적으로 증가한다. 이 곡선은 시그모이드 함수와 유사하다. 또한 Memristor와 같은 신소자도 특정 구간에서 전류가 비선형적으로 반응하기 때문에 시그모이드 형태를 근사할 수 있다. 즉, 전자 소자의 자연스러운 전기적 특성이 곧 퍼셉트론의 시그모이드 함수 역할을 대신할 수 있는 것이다.

2.4.4. 커패시터의 충·방전과 누적 발화

커패시터는 전기를 저장하는 소자로, 일정한 전류가 들어오면 내부에 전하가 쌓이면서 전압이 점점 올라간다. 시간이 지나면 전압이 특정한 값에 수렴하며, 반대로 방전할 때는 전압이 서서히 줄어든다. 이 곡선은 수학적으로 지수함수로 표현되며, 시간에 따른 수렴 곡선이라는 점에서 학습 과정과도 유사하다.

뉴로모픽 회로에서는 커패시터에 전류가 축적되다가, 전압이 임계값을 넘으면 MOSFET이 켜지고 순간적으로 출력 신호가 발생한다. 이는 곧 뉴런의 발화 과정과 같다. 입력 신호가 누적되다가 한계점을 넘으면 신호가 “발사”되는 것이다. 따라서 커패시터는 단순한 전기 소자를 넘어서, 뉴로모픽 반도체에서 퍼셉트론 활성화 함수의 시간적 특성을 구현하는 핵심적인 역할을 맡는다.

2.4.5. MOSFET의 스위칭과 ReLU 함수

MOSFET은 반도체 회로의 가장 기본적인 소자 중 하나로, 게이트 전극에 전압을 가하면 소스와 드레인 사이의 전류가 흐르거나 차단된다. 이때 전류가 흐르기 시작하는 문턱값이 존재하는데, 이를 임계 전압이라고 한다.

MOSFET의 동작은 ReLU 함수와 매우 유사하다. ReLU 함수는 입력이 음수일 때는 항상 0을 내고, 입력이 0 이상일 때는 입력 값을 그대로 출력한다. MOSFET도 임계 전압보다 낮으면 전류가 전혀 흐르지 않지만, 그 이상이 되면 게이트 전압에 비례하여 전류가 증가한다. 즉, “차단-통과”라는 스위칭 동작이 곧 ReLU의 계산 원리와 일치한다.

2.4.6. 스파이킹 뉴런 모델과 활성화 함수의 종합

뉴로모픽 반도체에서는 위의 특성들을 종합하여 스파이킹 뉴런 모델을 구현한다. 스파이킹 뉴런은 단순히 입력을 함수로 변환하는 것이 아니라, 입력 신호가 시간에 따라 누적되고, 임계값을 넘으면 순간적으로 스파이크를 발생시키는 방식이다.

이 모델에서는 커패시터가 입력을 축적하다가 일정 전압에 도달하면 MOSFET이 켜지고, 신호가 발화된다. 발화 후에는 다시 초기 상태로 돌아가며, 다음 신호를 기다린다. 이렇게 시간 축에서 동작하는 활성화 함수는 뇌의 뉴런 발화와 매우 닮아 있으며, 단순한 수학적 함수보다 훨씬 현실적인 신호 처리 방식을 제공한다.

Ⅲ		결론 및 제언

이번 탐구에서는 뉴로모픽 반도체에서 퍼셉트론의 원리가 어떻게 활용되는가라는 주제를 중심으로, 뉴로모픽 반도체의 기본 구조, 가중치와 시냅스 소자의 대응, 그리고 활성화 함수의 구현 방식을 차례로 살펴보았다. 이를 통해 단순히 수학적인 모델에 불과했던 퍼셉트론이 실제 전자 소자와 반도체 구조 속에서 어떻게 물리적으로 실현되는지를 확인할 수 있었다.

먼저, 뉴로모픽 반도체의 Crossbar Array 구조는 퍼셉트론의 가중합 연산을 하드웨어적으로 직접 수행한다는 점에서 큰 의미를 가진다. 입력은 전압의 형태로 주어지고, 교차점의 시냅스 소자는 전도도를 통해 각 입력의 영향을 조절하며, 출력은 전류의 합으로 나타난다. 이는 수학적으로 표현되는 퍼셉트론의 [eqn: sum _{} ^{}][eqn: w _{i} x _{i}]와 동일한 계산 과정을 물리적 전기 현상으로 치환한 것이다. 따라서 뉴로모픽 반도체는 단순히 뇌를 흉내 내는 모방 기술이 아니라, 퍼셉트론의 원리를 반도체 차원에서 직접 구현한 새로운 계산 패러다임이라고 평가할 수 있다.

또한 퍼셉트론의 가중치는 뉴로모픽 반도체에서 시냅스 소자의 전도도로 대응된다. 특히 Memristor와 PCM과 같은 소자는 뇌의 시냅스처럼 학습과 기억을 동시에 담당할 수 있는 특징을 갖추고 있다. Memristor는 전류의 이력에 따라 저항값이 변하고 그 상태가 유지되며, PCM은 물질의 상 변화를 통해 전도도를 조절한다. 이 두 소자는 퍼셉트론에서 가중치가 학습에 따라 변화하고 그 값이 보존되는 과정을 반도체 소자 수준에서 실현한다. 따라서 뉴로모픽 반도체는 퍼셉트론의 수학적 원리를 물리적 소자 특성과 직접 연결시킴으로써, 학습과 기억을 하드웨어 안에 내장하는 새로운 방식을 제시한다. 이는 기존의 CPU·GPU 구조와는 본질적으로 다른 접근이다.

퍼셉트론의 활성화 함수 역시 뉴로모픽 반도체 속에서 다양한 소자의 물리적 성질로 구현된다. 스텝 함수는 소자의 임계값 특성으로, 시그모이드 함수는 비선형 I–V 곡선으로, ReLU는 MOSFET의 스위칭 특성으로 구현될 수 있으며, 커패시터의 충·방전은 뉴런의 발화 과정을 모사한다. 이러한 동작 원리들은 모두 수학적 함수가 단순히 코드로 계산되는 것이 아니라, 실제 전기적 현상으로 나타난다는 것을 보여준다. 이는 곧 퍼셉트론의 개념이 수학에서 전자공학으로, 그리고 반도체 기술로 확장되는 과정을 보여주는 좋은 사례라 할 수 있다.

이러한 분석을 통해 얻을 수 있는 가장 중요한 결론은, 뉴로모픽 반도체가 단순히 기존 반도체의 연장선이 아니라는 점이다. 기존의 컴퓨터는 CPU와 메모리가 분리되어 있어 계산을 위해 데이터를 계속 옮겨야 했고, 이로 인해 많은 전력 소모와 시간 지연이 발생했다. 반면 뉴로모픽 반도체는 퍼셉트론의 원리를 활용하여 계산과 저장을 동일한 소자에서 수행할 수 있다. 이 덕분에 에너지 효율은 비약적으로 높아지고, 병렬 계산 능력은 뇌와 유사한 수준으로 확대될 수 있다. 즉, 뉴로모픽 반도체는 퍼셉트론이라는 단순한 수학적 모델을 출발점으로 하여, 인공지능의 연산 효율과 전력 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 길을 열고 있다.

물론 현재의 뉴로모픽 반도체에는 한계도 존재한다. 소자의 불안정성, 제조 공정의 미성숙, 정밀도 문제 등은 아직 극복해야 할 과제이다. 하지만 이러한 한계는 연구가 활발히 진행되는 만큼 점차 해결될 가능성이 높다. 특히 Memristor와 PCM의 내구성과 제어 정확도가 개선된다면, 뉴로모픽 반도체는 실제 상용화 단계로 나아갈 수 있을 것이다. 그 과정에서 퍼셉트론의 원리는 여전히 가장 기본적인 단위로 작용하며, 인공지능 하드웨어의 설계와 동작을 뒷받침할 것이다.

따라서 본 탐구에서 다룬 내용을 종합하면, 뉴로모픽 반도체는 퍼셉트론의 원리를 하드웨어 차원에서 구현하고 확장한 기술이라고 결론지을 수 있다. 입력과 가중합, 활성화 함수라는 단순한 구조가 반도체 소자 속에서 전압, 전류, 저항, 충방전 같은 전기적 현상으로 재탄생한 것이다. 이는 뇌의 뉴런과 시냅스가 실제 전기적 신호로 동작하는 방식과도 깊은 유사성을 갖는다. 결국 퍼셉트론은 인공지능의 수학적 출발점이자, 뉴로모픽 반도체의 물리적 기반으로서 중요한 의미를 지닌다.

앞으로 뉴로모픽 반도체 기술이 발전하여 지금의 한계를 극복한다면, 인공지능은 단순히 더 빠른 계산을 하는 수준을 넘어, 인간의 뇌와 유사한 방식으로 학습하고 판단하는 새로운 차원에 도달할 수 있을 것이다. 그 과정에서 퍼셉트론의 원리는 여전히 중심에 자리하며, 수학과 전자공학, 그리고 반도체 기술을 잇는 다리 역할을 계속할 것이다.

Ⅳ		참고 문헌

(1) 안정호. (2017-10-27). 뉴로모픽 (Neuromorphic) 인공지능 반도체의 활용. 한국자동차공학회 Workshop, 경기.

(2) 편집부. (2024, 3). 탐구주제 퍼셉트론, 역전파 학습 탐구. 나침반 36.5도, 128, 104-104.

(3) 최기원. (2018). 인공지능반도체 NM500. 전자공학회지, 45(1), 63-71.