
한양대학교 융합전자공학부 유호천 교수 연구팀이 단일 트랜지스터에서 시그모이드(sigmoid)와 가우시안(gaussian) 두 가지 비선형 활성함수를 직접 구현하고 정밀하게 제어할 수 있는 '스크린 게이트 기반 아날로그 활성함수 트랜지스터(Screen-Gate Driven Analog Activation Transistors)'를 세계 최초로 선보였다고 9일 밝혔다. 이는 별도의 디지털 회로나 복잡한 CMOS 블록 없이 소자 자체에서 활성함수 연산을 처리하는 혁신 구조로, 차세대 아날로그 AI 반도체 기술의 돌파구로 주목받고 있다. 기존 AI 반도체는 활성함수 연산을 위해 수십~수백 개의 트랜지스터를 사용하는 복잡한 CMOS 회로를 필요로 해, 구조적 부담과 전력 소모 증가가 문제로 지적돼 왔다. 특히 제한된 공간과 전력 효율이 중요한 엣지 AI 반도체에서는 이러한 방식이 큰 제약이었다. 유 교수팀은 이 문제를 해결하기 위해 트랜지스터 내부에 스크린 게이트(screen gate)를 삽입한 새로운 2-게이트 구조를 도입했다. 이를 통해 단일 소자에서 곡선 기울기, 임계점, 폭, 진폭 등을 자유롭게 조절하며 시그모이드·가우시안 활성함수를 아날로그 방식으로 직접 생성할 수 있게 됐다. 이 기술은 회로 면적 대폭 감소, 초저전력 구현, 고집적 아날로그 신경망 칩 개발 가능 등에서 기존 방식 대비 큰 장점을 가진다. 연구팀은 개발된 SA-transistor(시그모이드 기반)를 MRI 영상 분류 모델에 적용해 정확도를 77%에서 84%로 향상시켰다. 또한 가우시안 특성을 구현한 GA-transistor를 환경 시계열 데이터 분석에 활용한 결과, 결정계수(R²)가 0.82에서 0.93까지 개선됐다. 두 소자를 결합한 하드웨어 기반 MLP(다층퍼셉트론) 시스템 역시 IRIS 데이터셋에서 96.7% 정확도를 기록하며, 소자 수준에서 활성함수 연산을 처리하는 아날로그 신경망 방식의 실용성을 입증했다. 유호천 교수는 “이번 연구는 활성함수 연산을 단일 소자에서 구현할 수 있음을 처음으로 실증한 사례"라며, “저전력·고집적 AI 반도체, 뉴로모픽 시스템, 엣지 디바이스 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열 것"이라고 강조했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 추진하는 정보통신방송혁신인재양성(인공지능반도체고급인재양성) 사업의 지원으로 수행됐다. 연구 결과는 재료·전자소자 분야 국제 최상위 학술지인 『Advanced Materials』(IF 26.8, JCR 상위 2.2%)에 11월 24일자로 게재됐다. 논문명은 'Transistor-Level Activation Functions via Two-Gate Designs: From Analog Sigmoid and Gaussian Control to Real-Time Hardware Demonstronstrations'로, 한양대 인공지능반도체공학과 조준형 석박통합과정생이 제1저자로 참여했으며, 이원우 석박통합과정생, 한영민 박사과정생, 유영우 석사과정생이 공동 제1저자로 이름을 올렸다. 교신저자로는 한양대 유호천 교수, 성균관대 신원준 교수, 가천대 김영준 교수가 참여했다. 송기우 기자 kwsong@ekn.kr













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