이번 연구 결과는 "Exploring Multi-Bit Logic In-Memory with Memristive HfO2-Based Ferroelectric Tunnel Junctions"라는 제목으로 전자 소자 및 재료과학 분야 저명 학술지 'Advanced Electronic Materials'에 3월 8일자 표지논문으로 선정됐다고 밝혔다. 연구에는 박사과정 고원우(제1저자), 황현주(공저자) 학생이 참여했다.
최근 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 기술의 발전이 가속화되면서기존의 메모리와 프로세서가 분리되어 데이터를 처리하는 '폰노이만(Von Neumann)'컴퓨팅 시스템 구조의 데이터처리 속도에 한계가 나타나고 있다. 이에 저전력, 멀티레벨 스위칭, 고속 동작이 가능한 프로세서와 메모리가 통합된 신개념의 반도체 소자의 개발 필요성이 대두되고 있다.
연구팀은 최근 학계와 산업계의 큰 관심을 받고있는 하프늄-지르코늄 산화물을 기반으로 강유전체 터널 접합(FTJ) 형태의 멤리지스터(메모리+레지스터)를 구현하여 멀티 레벨 스위칭 구현 및 신뢰성을 확보하고 중간 레벨(inter-state) 간 스위칭을 구동하는 데 최초로 성공하였다. 나아가 소자의 스위칭 특성을 조합하여 NAND, NOR, OR 등 16가지의 논리 연산 기능을 카르노 맵을 통해 제시하여 PIM 응용 가능성을 검증했다.
안승언 교수는 "최근 새로운 개념의 컴퓨팅 시스템 구현을 위해 다양한 PIM 소자의 연구 결과가 발표되고 있다. 하지만 비휘발성 멀티레벨의 신뢰성 및 중간 레벨 간 스위칭 구동 연구가 여전히 초기 단계에 있는 상황에서 본 연구의 진일보한 결과는 차세대 지능형 반도체 분야의 기술적, 학문적 도약에 기여를 할것으로 기대한다"고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원사업과 산업통상자원부가 지원하는 미래반도체개발사업의 지원으로 수행됐다.
정용석기자 kudljang@dt.co.kr
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