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[대학저널 이선용 기자] 동국대학교 전자전기공학과 김두형 석사(제1저자), 김성준 교수(교신저자)로 구성된 연구팀이 강유전성 HfZrOx(하프늄-지르코늄 산화물) 박막과 InGaZnO(인듐-갈륨-아연 산화물) 채널 기반의 차세대 메모리 소자를 개발했다고 발표했다.

본 연구에서 제작한 HfZrOx는 ALD(원자층 증착) 기술을 통해 정확하게 두께를 조절하고 도핑 농도를 최적화했으며, 동국대학교 MINT 공정실의 스퍼터 장비를 활용해 InGaZnO 채널 박막을 개발했다.

이 강유전체 트랜지스터 메모리는 HfZrOx의 분극에 의한 비휘발성 메모리 특성과 InGaZnO 채널의 광학 반응에 의한 휘발성 메모리 특성을 동시에 갖추면서 단일 소자의 다기능성을 입증했다.

번 연구는 차세대 물질을 활용해 ‘인가하는 자극의 종류에 따라 달라지는 장기 및 단기 기억 특성’과 인공 시냅스, 인공 신경망까지 성공적으로 구현하고 차세대 메모리 하드웨어 지능형 시스템에서의 잠재력을 보여줬다.

김성준 교수는 “제1저자 학생이 직접 서울대학교 반도체공동연구소와 동국대학교 MINT 청정실 장비를 활용하여 강유전체 트랜지스터 소자 개발에 성공했다”며 “많은 장점을 갖춰 현재 상용화된 낸드플래시의 실리콘 채널을 대체할 수 있는 소자”라고 전했다. 이어 “저전력 동작 및 높은 이미지 인식률을 기반으로 Reservoir Computing(축적컴퓨팅) 등 고성능 AI 컴퓨팅의 인공지능 반도체에서 중요한 역할을 할 수 있을 것”이라고 기대감을 나타냈다.

Reservoir Computing(축적컴퓨팅) 시스템은 인공 신경망의 역할만 하는 기존 인공 시냅스 뉴로모픽 시스템 대비 높은 인공지능 성능은 유지하면서 학습 비용을 줄일 수 있다. 이번 논문에서 구현한 FeTFT는 한 소자에서 RC의 reservoir(저장소) 층과 read-out(학습과 추론 역할) 층을 모두 하드웨어로 커버할 수 있다는 장점이 있다.

해당 연구 결과는 라는 제목으로 재료 분야 최상위 저명 국제 학술지 「Advanced Functional Materials (IF=18.5)」에 24년 9월 온라인 게재됐다.

출처 : 대학저널(https://dhnews.co.kr)