단국대 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체용 메모리로 연구되는 저항변화메모리(RRAM)의 동작 안정성을 높이는 공정 기술을 개발했다.
단국대는 홍웅기 융합반도체공학과 교수 연구팀이 이황화몰리브덴(MoS₂) 기반 RRAM에서 전도성 필라멘트 형성을 제어하는 기술을 확보했다고 16일 밝혔다.
RRAM은 저항값 변화를 이용해 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리다. 전원이 꺼진 뒤에도 정보를 유지할 수 있고, 소형화와 저전력 구동에 유리해 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 분야에서 연구되고 있다.
RRAM은 저전력·고속 구동이 가능하지만, 반복 구동 과정에서 전도성 필라멘트가 불규칙하게 형성돼 동작 안정성이 떨어지는 한계가 있었다.
홍 교수는 전자빔 증착(e-beam evaporation) 공정에서 상부 전극의 증착 속도를 조절해 금속 원자의 MoS₂ 내부 침투 정도를 제어했다. 이를 통해 전도성 필라멘트 형성 과정을 안정화하고 소자 구동 편차를 줄였다.
실험 결과, 초당 0.1옹스트롬(A)의 낮은 증착 속도 조건에서 제작한 소자는 약 1만배의 저항 차이를 보였다. 1만회 이상 반복 구동한 뒤에도 동작 특성을 유지했고, 2000초 이상 데이터를 저장한 것으로 확인됐다.
홍 교수는 “이번 연구는 별도의 복잡한 공정 추가 없이 증착 속도라는 공정 변수만으로 MoS₂ 기반 RRAM의 전도성 필라멘트 형성을 안정적으로 제어할 수 있음을 입증한 것”이라며 “향후 저전력 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 개발을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구 성과는 미국물리학협회(AIP)가 발행하는 응용물리학 분야 국제학술지 'Applied Physics Letters'에 게재됐다.
용인=김동성 기자 estar@etnews.com
