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전기전자컴퓨터공학과 장재은,권혁준 교수팀
연구재단 중견연구사업과 삼성전자 산학과제로 진행[이데일리 김현아 기자]DGIST(대구경북과학기술원) 전기전자컴퓨터공학과의 장재은 교수팀과 권혁준 교수팀이 함께 차세대 AI 메모리 트랜지스터의 고효율 공정기술을 개발했다고 10일 밝혔다.
이번 연구는 고온 공정의 단점을 극복해 이종 접합 구조의 구현이 가능하도록 나노초 펄스 레이저를 기반으로 한 선택적 열처리 방법과 열에너지 최소화 제어 공정기술을 적용한 것이 특징이다.
4차 산업혁명으로 다양한 전자시스템이 개발되면서,스윙연습기높은 수준의 정보 처리 및 저장 기술이 필수적으로 요구되고 있다.
이에 AI형 메모리 트랜지스터가 주목받고 있는데,스윙연습기이번 연구는 비휘발성 메모리 특성과 고속 작동,저전력 소비,긴 수명 등을 갖춘‘강유전체 전계 효과 트랜지스터’의 단점을 극복하고자 진행됐다.
이번 연구에서는 선택적 열처리가 가능한 나노초 펄스 레이저를 사용하여 열에너지를 최소화하고,스윙연습기강유전체의 강유전성을 촉진하는 방법을 개발했다.이로써 저온에서도 강유전체와 반도체 채널이 활성화되고,고효율의 AI 반도체 특성을 갖춘 메모리 트랜지스터를 구현할 수 있었다.
또한,스윙연습기최적화된 소자는 매우 빠른 응답 시간을 가지고 있어 백만 분의 1초 안에 반응하며,스윙연습기안정적인 쓰기 및 지우기 작업을 수행할 수 있으며,10년 이상 메모리 상태를 유지할 수 있는 등 우수한 성능을 보여주었다.
DGIST 전기전자컴퓨터공학과 장재은 교수(맨 좌측),권혁준 교수(맨 우측) 공동연구팀이다.사진=DGIST 
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 연구에서는 레이저 어닐링 제어를 통해 최적화된 소자를 개발하여 이종 접합 구조 및 유연한 구조에서 메모리 응용을 구현했으며,기존의 실리콘 공정과 높은 호환성을 증명했다.향후 다양한 소자를 포함하는 차세대 AI 시스템 구현에 혁신적으로 기여할 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업과 삼성전자(005930)의 산학과제 지원을 받아 수행됐으며,스윙연습기관련 연구결과는 국제학술지‘Advanced Science’에 온라인 게재됐다.
