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장재은·권혁준 교수팀,레이저를 이용한 저온 어닐링 공정 활용대구경북과학기술원(DGIST·총장 이건우)은 장재은 전기전자컴퓨터공학과 교수팀(김동수 박사과정생)과 권혁준 교수팀(정희재 박사과정생)이 나노초 펄스 레이저 기반 차세대 인공지능(AI) 메모리 트랜지스터의 고효율 공정기술을 개발했다고 10일 밝혔다.
비휘발성 메모리 특성,고속 작동,저전력 소비,에볼루션 해킹긴 수명 및 내구성을 갖춘 '강유전체 전계 효과 트랜지스터'가 가진 고온 공정의 단점을 극복했다는 평가다.강유전체 전계 효과 트랜지스터는 메모리 장치의 이종 접합 시 논리 회로나 입출력(I/O) 회로 하부층에 열 손상을 발생시키는 문제가 있다. 나노초 펄스 레이저 기반 차세대 인공지능(AI) 메모리 트랜지스터의 고효율 공정기술을 개발한 연구팀.왼쪽부터 장재은 교수,에볼루션 해킹김동수(박사과정),정희재( 박사과정),권혁준 교수 
연구팀은 강유전체 고온 공정의 문제를 해결하기 위해 선택적 열처리가 가능한 '나노초 펄스레이저 어닐링 공정'을 도입했다.해당 공정은 짧은 파장(355㎚)으로 머리카락 굵기의 2000분의 1만큼 얇은 침투 깊이를 가지며,3000만분의 1초에 해당하는 펄스 레이저를 활용한 빠른 냉각 특성도 갖추고 있다.열에너지 제어와 강유전체가 가진 강유전성의 촉진에 매우 유리하다.
해당 기술을 활용해 저온에서도 '강유전체'와 '반도체 채널'이 활성화되고,고효율의 AI 반도체 특성을 갖춘 메모리 트랜지스터를 개발했다.최적화된 소자는 매우 빠른 응답 속도로 100만 분의 1초 만에 반응하고,가속 측정 환경에서 10만 번 이상의 안정적인 쓰기·지우기 작업을 수행할 수 있으며,10년 이상 메모리 상태를 유지했다. 장재은·권혁준 교수연구팀의 연구결과나 실린 '어드벤스드 사이언스' 표지 이미지 
또 트랜지스터는 1.7V 이상 '메모리 동작범위'를 확보했으며,에볼루션 해킹온-오프(On-Off) 전류비는 10만 이상의 높은 값을 보여 우수한 전력 소모 성능을 보였다.높은 강유전체 특성과 패턴 인식 선형성을 통해 기계·전기·화학적으로 뛰어난 성능을 입증했다.
장재은 교수는 “이번에 개발한 열에너지 최소화 레이저 어닐링 기술은 AI 시스템을 위한 강유전체 전계 효과 트랜지스터의 상용화 가능성을 높이는 새로운 접근법이다.기존 고온 공정의 한계를 극복해 3차원 통합 기술 혁신을 주도할 것”이라고 밝혔다.
권혁준 교수는 “레이저 어닐링 제어를 통해 최적화된 소자는 이종 접합 구조 및 유연한 구조에서 메모리 응용을 구현했으며,에볼루션 해킹기존의 실리콘 공정과 높은 호환성을 증명했다.향후 다양한 소자를 포함하는 차세대 AI 시스템 구현에 혁신적으로 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
한국연구재단의 중견연구사업과 삼성전자의 산학과제 지원으로 수행된 이번 연구성과는 최근 관련 분야 최우수 국제학술지인 '어드벤스드 사이언스(Advanced Science)'에 온라인 게재됐다.
