단국대 홍웅기 교수팀, AI 반도체용 메모리 'RRAM' 신뢰성 높인 기술 개발

왼쪽 홍웅기 교수, 오른쪽 허윤정 석사생(사진=단국대 제공)

단국대학교 융합반도체공학과 홍웅기 교수 연구팀이 차세대 인공지능(AI) 반도체의 핵심 소자인 저항변화메모리(이하 RRAM)의 신뢰성과 동작 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 공정 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

연구팀에 따르면 차세대 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)에 주목해 전자빔 증착 공정을 활용한 신뢰성 향상 기술을 개발한 것으로 나타났다.

MoS₂는 높은 집적도와 낮은 소비전력 특성을 갖춰 차세대 메모리 소재로 각광받고 있지만, 데이터 저장 과정에서 형성되는 전도성 필라멘트가 불규칙하게 생성돼 소자 성능과 신뢰성이 저하되는 문제가 있었다.

연구팀은 상부 전극의 증착 속도를 정밀하게 제어해 금속 원자가 MoS₂ 내부 결함으로 침투하는 정도를 조절하는 방법을 제안, 전도성 필라멘트의 형성 위치와 성장 과정을 안정적으로 제어함으로써 소자의 동작 신뢰성을 크게 향상시켰다.



홍웅기 교수는 "이번 연구는 별도의 복잡한 공정 추가 없이 증착 속도라는 공정 변수만으로 MoS₂ 기반 RRAM의 전도성 필라멘트 형성을 안정적으로 제어할 수 있음을 입증한 연구"라며 "향후 저전력 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 개발을 위한 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 했다.


천안=하재원 기자

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