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국내 연구진이 영하 200℃에서 합성한 2차원 소재의 '배리어층'을 이용해 인공지능(AI) 반도체에 사용되는 3차원 초고집적 뉴로모픽 시냅스 소자를 개발했다.게티이미지뱅크 제공
국내 연구진이 영하 200℃에서 합성한 2차원 소재의 '배리어층'을 이용해 인공지능(AI) 반도체에 사용되는 3차원 초고집적 뉴로모픽 시냅스 소자를 개발했다.게티이미지뱅크 제공
국내 연구진이 영하 200℃에서 합성한 2차원 소재의 '배리어층'을 이용해 인공지능(AI) 반도체에 사용되는 3차원 초고집적 뉴로모픽 시냅스 소자를 개발했다.배리어층은 반도체 소자 내 이온의 확산을 방지하는 막을 가리킨다.

한국재료연구원(재료연)은 김용훈 에너지·환경재료연구본부 책임연구원 연구팀이 황현상 포스텍 교수 연구팀와 공동 연구를 통해 3차원 초고집적 뉴로모픽 시냅스 소자를 구현하는 데 성공했다.

뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌를 모사해 전력 소모를 줄이면서 성능을 높이는 컴퓨팅을 위한 기술로 주목받는다.인간 뇌의 뉴런이 스파이크 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 정보 전달 방식을 반도체 소자에 구현하는 것이다.뉴로모픽 반도체를 구현하기 위한 시냅스 소자를 만들려면 이온의 이동을 정밀하게 제어하는 배리어층을 만들어야 한다.

기존엔 배리어층을 제작할 때 그래핀 등 2차원 소재를 활용했다.이 방법에는 기판에서 떼어낸 소자를 다른 기판으로 옮겨 붙이는 '전사 과정'이 필요해 고집적도 및 높은 수율의 시냅스 반도체 소자를 구현하기 까다로웠다.

연구팀은 영하 200℃ 저온에서 2차원 나노소재와 드레인 전극을 합쳐 수율이 높은 2차원 배리어층을 만들었다.드레인 전극이란 전하 운반입자를 흡수하는 전극을 말한다.

연구팀은 이 배리어층을 이용해 수직-반응형 ECRAM(Electrochemical random-access memory) 소자를 3차원으로 초고집적화시킬 수 있었다.뉴로모픽 반도체를 구현하는 데 쓰이는 수직-반응형 ECRAM 소자는 딥러닝을 위해 설계된 비휘발성 메모리 중 하나다.

김 연구원은 "이번 연구 결과를 바탕으로 2차원 반도체 소재의 대면적 합성과 전자소자 상용화 및 반도체 공정에 적용하기 위한 연구를 지속해 나가겠다”라고 말했다.

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