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Ajou News

NEW 서형탁 교수팀, 차세대 지능형 비휘발성 메모리 PIM 신소자개발

  • 2022-05-27
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우리 학교 서형탁 교수 연구팀이 새로운 반도체 증착 공정과 소재 기술을 이용하여 연산과 비메모리 기능이 통합된 PIM 소자 개발에 성공했다. 기존 비휘발성 플래시 메모리보다 빠른 처리 속도·낮은 에너지 소모뿐만 아니라 인공지능형 신호처리가 가능하여 반도체 집적회로 분야에 차세대 PIM 소자로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.


서형탁 교수(신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 사진 왼쪽에서 두번째) 연구팀은 초저전력·초고속 연산 기능과 비휘발성 메모리 기능, 학습 및 기억강화 등 인간 뇌 모방 인공지능형 특성까지 구현한 ‘산화-환원 반응형 리독스 트랜지스터’를 개발했다.


이번 연구 결과는 기존 실리콘 집적회로 공정과 호환되는 고품질 금속산화물 증착 신기술을 기반으로 개발되어 상용화 가능성이 높다.


연구 내용은 ‘근접 산화 방식에 의한 금속산화물 리독스 트랜지스터 기반 초고속 인메모리 소자’ (Ultrahigh-speed In-memory Electronics Enabled by Proximity Oxidation Evolved Metal Oxide Redox Transistor)’라는 제목으로 재료 분야 국제 학술지 <어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials, IF=30.849)〉 5월호 권두표지논문으로 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 에너지시스템학과 모히트 쿠마 교수(사진 왼쪽에서 세번째)가 제1저자로, 아주대학교 대학원 김운정(사진 오른쪽)·이왕곤 학생(사진 왼쪽)이 공저자로 참여했다.


PIM(Process-in-Memory)은 뇌의 신경회로를 모사해 메모리와 프로세서를 통합한 신개념 반도체로 미래 반도체 핵심기술이다. 현재 반도체 집적회로는 메모리와 프로세서가 분리되어 데이터를 처리하는 ‘폰노이만 아키텍쳐’ 방식을 이용한다.


그러나 최근 인공지능 컴퓨팅과 빅데이터 처리를 위해 메모리와 프로세서 간 데이터 전달량이 증가함에 따라 처리속도가 한계에 이르는 ‘폰노이만 병목현상’이 발생하고 있다. 메모리와 프로세서를 통합해 빠른 연산처리 속도와 전력 소모량도 아낄 수 있는 PIM 기술이 주목받고 있다.


이러한 PIM 소자를 구현하기 위해 반도체 제조사들은 기존 실리콘 집적회로 소재와 공정을 기반으로 회로 구조적인 변화를 시도함과 동시에 실리콘 소재에서 탈피해 멤리지스터와 멤트랜지스터와 같은 신소자를 이용한 개발을 진행하고 있다.


그러나 PIM 기술이 목표로 하는 저전력· 고속스위칭·스위칭 신뢰성을 모두 확보한 기술은 아직 요원한 상태이다. 특히 학습 및 기억강화·약화 등 인공지능형 연산 기능까지 동시달성한 결과는 보고되지 않았다.


연구팀은 이산화티타늄(TiO2)에 주목했다. 이산화티타늄은 차세대 비메모리 후보군인 저항성 메모리(Resistive Switching RAM)의 채널 소재로, 가격이 저렴하고 공정이 쉬우며 박막화가 용이한 특성을 지니고 있어 활발히 연구됐다. 하지만 메모리 특성 발현을 위한 결정화와 조성 및 결함을 위한 정밀한 제어 과정에서 미세 결정립 배향 불균일성과 조성 불균일성, 박막 표면 거칠기 악화로 인해 나노스케일에서 소자 동작 신뢰성이 크게 저하되어 메모리 상용화에 실패했다.


연구팀은 ‘근접 증착 공정’이라는 신공정을 개발했다. 이를 통해 고온 결정 성장 시 균일하면서도 결정 방향이 횡 방향으로 완벽히 정렬된 이산화티타늄 반도체 박막을 (1nm = 10의 9제곱 분의 1 m)채널 두께에서 달성하고 3극 트랜지스터 소자와 연산이 가능한 논리 연산 게이트를 개발했다.


그림1: 개발된 TiO2 채널의 전자현미경 사진 (두께 6 nm)

그림2: 트랜지스터의 메모리 및 연산 출력값 예시

그림3: 개발 PIM소자 기반 OR 연산 게이트 개념도 및 논리 연산표


개발된 트랜지스터는 40나노초(nsec)에서 쓰기 및 읽기 동작이 가능하고, on·off의 비율은 10의 5제곱 이상이며, 스위칭 반복성(Endurance)은 10의 8제곱, 비휘발성(데이터 저장시간)은 10년으로 현재의 플래시 메모리 성능을 능가하는 것으로 나타났다. 특히, NOT·AND·OR 등 연산 기능을 다치 레벨로 구현하여 PIM의 필수 특성을 모두 확인했다. 또한 데이터 쓰기 과정에서 펄스 스위칭 에너지는 10의 14제곱 분의 1 줄로 인간 뇌의 뉴론 스파이크 보다 낮은 펄스 에너지로 비휘발성 정보의 강화 및 약화 등 인공지능기능을 최저 전력 수준에서 달성했다.


서형탁 교수는 “이번 연구는 기존에 널리 연구되었으나 상용화되지 못한 소재를 혁신적인 공정기술을 활용해 초고속·초저전력으로 기존 집적회로에 통합 가능한 비휘발성 PIM 소자를 개발한 것에 큰 의미가 있다”며 “확보된 특성을 회로 수준에서 나노미터 소자들의 어레이에서도 달성하고 동시에 인공지능형 컴퓨팅에 적합한 회로 개발 연구를 타 연구자들과 협업하여 상용화를 목표로 후속 연구를 진행할 예정”이라고 밝혔다.


이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 기본·중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다. PIM인공지능반도체 핵심기술개발 사업 수행을 통해 후속 고도화 연구를 진행 중이다.


<어드밴스드 머터리얼즈 표지논문그림 >