전기적 및 광학적 특성으로 완전한 하드웨어 기반 차세대 컴퓨팅 구현
재료 분야 최상위 국제 학술지 ‘Advanced Functional Materials’ 온라인 게재

○ 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.

○ 이번 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”라며, “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 <Cost-Effective and Fully Hardware-Oriented Reservoir Computing Based on IGZO/HZO Ferroelectric Thin-Film Transistor with Electrically and Optically Distinguishable States>라는 제목으로 재료 분야 최상위 저명 국제 학술지 「Advanced Functional Materials (IF=18.5)」에 24년 9월 온라인 게재됐다.

○ 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구 사업인 "축적컴퓨팅 구현을 위한 리텐션 조절 가능한 하프늄 기반 강유전체 소자 기술 및 수직적층 집적공정 개발"과 글로벌 기초연구실 사업인 "뉴로모픽 기술 기반 모빌리티 배터리 PHM 글로벌 기초연구실"의 지원을 받아 수행됐다.