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| ↑↑ DGIST 전기전자컴퓨터공학과 장재은 교수(왼쪽 첫 번째)와 권혁준 교수(오른쪽 첫 번째) 공동연구팀. DGIST 제공 |
| DGIST 전기전자컴퓨터공학과 장재은 교수팀(김동수 박사과정생)과 권혁준 교수팀(정희재 박사과정생)이 차세대 AI 메모리 트랜지스터의 고효율 공정기술을 개발했다.
공동연구팀은 비휘발성 메모리 특성, 고속 작동, 저전력 소비, 긴 수명 및 내구성을 갖춘 '강유전체 전계 효과 트랜지스터'가 가진 고온 공정의 단점을 극복해 차세대 AI 반도체의 핵심 기술인 이종 접합 구조의 구현이 가능하도록 나노초 펄스 레이저 기반의 '선택적 열처리 방법'과 '열에너지 최소화 제어 공정기술'을 개발했다.
4차 산업혁명으로 다양한 전자시스템이 개발되면서, 높은 수준의 정보 처리 및 저장 기술이 요구되고 있다. 특히 사람의 뇌와 같이 연산과 기억을 동시에 수행하는 AI형 메모리 트랜지스터 기술은 제조비용 절감 및 전력 효율, 고성능, 경량화, 통합성 향상과 같은 장점을 모두 갖춘 우수한 기술로 관련 분야의 연구가 심도 있게 진행되고 있다.
최근 AI형 메모리 트랜지스터 연구 중 비휘발성 메모리 특성, 고속 작동, 저전력 소비, 긴 수명 및 내구성을 갖춘 '강유전체 전계 효과 트랜지스터(Ferroelectric Field-Effect Transistor, FeFET)'를 활용한 연구가 활발하다. 하지만 '고온의 상형성 공정(High-Temperature Phase Formation Process)'(600도 이상)을 필요로 하는 강유전체(Ferroelectric)의 특성으로 인해, 트랜지스터의 특성이 저하되거나, 메모리 장치의 이종 접합 시 논리 회로나 입출력(I/O) 회로 하부층에 열 손상을 발생시키는 문제가 존재하고 있다.
이에 DGIST 장재은 교수와 권혁준 교수 공동연구팀은 강유전체 공정의 단점을 극복하고자 특정 부분의 열처리 방법과 열에너지 최소화 제어 공정기술 개발 연구를 수행했다. 연구팀은 고온 공정의 문제 해결을 위해 선택적 열처리가 가능한 '나노초 펄스레이저 어닐링 공정'을 도입했다. 해당 공정은 짧은 파장(355nm)으로 머리카락 굵기의 2천분의 1만큼 얇은 침투 깊이를 가지며, 3천만분의 1초에 해당하는 펄스 레이저를 활용한 빠른 냉각 특성도 갖추고 있어서 열에너지 제어와 강유전체가 가진 강유전성(Ferroelectricity)의 촉진에 매우 유리하다.
연구팀은 해당 기술을 활용해 저온에서도 '강유전체'와 '반도체 채널'이 활성화되고, 고효율의 AI 반도체 특성을 갖춘 메모리 트랜지스터를 개발했다. 최적화된 소자는 매우 빠른 응답 시간을 가지고 있어, 백만 분의 1초 만에 반응하고, 가속 측정 환경에서 10만 번 이상의 안정적인 쓰기 및 지우기 작업을 수행할 수 있으며, 10년 이상 메모리 상태를 유지했다. 또한 트랜지스터는 1.7V 이상의 ‘메모리 동작범위’를 확보했으며, 온-오프(On-Off) 전류비는 10만 이상의 높은 값을 보여 우수한 전력 소모 성능을 보였다. 그리고 높은 강유전체 특성(2·Pr of 14.7 μC/cm2)과 패턴 인식 선형성을 통해 기계적, 전기적, 화학적으로 뛰어난 성능을 입증했다.
DGIST 전기전자컴퓨터공학과 장재은 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 열에너지 최소화 레이저 어닐링 기술은 AI 시스템을 위한 '강유전체 전계 효과 트랜지스터'의 상용화 가능성을 높이는 새로운 접근법으로, 기존의 고온 공정의 한계를 극복해 3차원 통합 기술의 혁신을 주도할 것으로 보인다”고 밝혔다.
권혁준 교수는 “이번 연구에서 레이저 어닐링 제어를 통해 최적화된 소자는 이종 접합 구조 및 유연한 구조에서 메모리 응용을 구현했으며, 기존의 실리콘 공정과 높은 호환성을 증명했다”며, “향후 다양한 소자를 포함하는 차세대 AI 시스템 구현에 혁신적으로 기여할 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업과 삼성전자의 산학과제 지원으로 수행됐으며, 연구결과는 관련 분야 최우수 국제학술지인 'Advanced Science(IF=17.521)'에 온라인 게재됐다. |
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