- 전기적 및 광학적 특성 조절로 휘발성·비휘발성 메모리 특성 동시 구현
- 김성준 교수, “고성능 AI 하드웨어 구현 가능성 제시”
- ‘Small’에 연구 성과 게재(IF=13.0)

동국대학교(총장 윤재웅)는 전자전기공학과 김성준 교수 연구팀(제1저자 이승준 석사과정생, 교신저자 김성준 교수)이 강유전성 하프늄-지르코늄 산화물(이하 HfZrOx) 박막 및 인듐-갈륨-아연 산화물(이하 InGaZnO) 채널 기반의 차세대 메모리 소자를 개발했다고 밝혔다.

본 연구 결과는 <Energy Efficient Hybrid Reservoir Computing Using Hf0.5Zr0.5O2 Ferroelectric Thin-Film Transistors with an Integrated Optically and Electrically Synaptic Functions>라는 제목으로 나노기술 분야 저명 국제 학술지 「Small (IF=13.0)」 25년 6월 온라인에 게재됐다.

이번 연구는 차세대 물질을 활용해 ‘인가하는 자극의 종류에 따라 달라지는 장기 및 단기 기억 특성’과 인공 시냅스·인공 신경망을 성공적으로 구현해, 차세대 메모리 하드웨어 지능형 시스템에서 잠재력을 보여줬다.

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. InGaZnO(IGZO) 채널과 HfZrOx(HZO) 강유전체 박막을 결합한 FeTFT(Ferroelectric Thin-Film Transistor) 소자를 활용해, 하나의 소자에서 비휘발성 시냅스 기능(학습과 추론 역할)과 휘발성 저장소(reservoir) 기능을 모두 하드웨어로 구현하는 데 성공했다.

특히, 전기 자극을 통해 가중치를 조절하면서, 빛 자극을 활용해 시간 누적 상태를 최대 5비트(32단계) 이상 인식할 수 있음을 실험적으로 입증하며 기존 RC 소자의 성능 한계를 극복했다.

또한, 연구팀은 TLM(Transmission Line Method) 패턴을 이용해 소스-드레인 컨택 저항을 최소화하고, 게이트 패터닝을 통해 GIDL(게이트 유도 누설전류)을 억제해 공정 최적화를 이뤄냈다. 기존 나노암페어(nA) 수준의 누설전류를 피코암페어(pA) 수준으로 1/1000(10-3)배 낮췄으며, 소자의 안정성과 전력 효율을 획기적으로 개선하는 중요한 성과를 달성했다.

김성준 교수는 “제1저자 학생이 직접 서울대학교 반도체공동연구소와 동국대학교 MINT 청정실 장비를 활용해 실질적인 뉴로모픽 회로 응용에 필수적인 기반 기술을 마련했다”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.

한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구 사업 「축적컴퓨팅 구현을 위한 리텐션 조절 가능한 하프늄 기반 강유전체 소자 기술 및 수직적층 집적공정 개발」의 지원을 받아 수행됐다.