동국대 김성준 연구팀, 휘발성 강도 조절이 가능한 멤리스터 개발

동국대학교는 전자전기공학과 김성준 교수 연구팀이 산화나이오븀(NbOx) 기반 멤리스터(메모리와 저항의 합성어) 타입의 메모리 소자를 이용해 다양한 인공지능(AI) 반도체 애플리케이션을 구현했다고 6일 밝혔다.

동국대 밀리미터파 혁신기술연구센터(MINT) 공정실의 스퍼터 장비를 활용해 NbOx 박막을 개발·증착한 결과, 저항 스위칭 소자를 성공적으로 개발했다. 이 NbOx 소자는 뛰어난 안정성과 조절 가능한 휘발성을 보여 다기능성을 입증했다. AI 반도체 시대의 차세대 전자 소자 개발에 중요한 전환점을 마련할 것으로 기대된다.

NbOx는 기존의 산화하프늄(HfOx)과 산화탄탈륨(TaOx) 기반 멤리스터보다 연구가 덜 진행된 물질로, 산소 유량과 박막 두께에 따라 다양한 메모리와 선택 소자 특성을 보인다. 연구팀은 휘발성 강도를 조절할 수 있는 NbOx 기반 저항 스위칭 소자의 공정을 최적화한 후, 연구실 내 키슬리 측정장비를 통해 전기적 특성을 분석했다. 전기적 펄스 신호를 인가함으로써 뇌의 시냅스를 모방하는 인지 컴퓨팅과 축적 컴퓨팅을 구현할 수 있었다.

김 교수는 "주동열 학생이 학·석사연계과정 동안 연구에 몰입해 다양한 멤리스터 소자를 측정한 결과 뉴로모픽 시스템 구현에 관한 다수의 논문을 제1저자로 출판했다"며 단기간에 보여준 놀라운 연구 성과에 기대감을 나타냈다.

해당 연구 논문(Versatile NbOx-based Volatile Memristor for Artificial Intelligent Applications)은 9월 나노 분야 저명한 국제학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈'에 온라인 게재됐다.

이 연구는 한국연구재단의 중견연구 사업인 '축적컴퓨팅 구현을 위한 리텐션 조절 가능한 하프늄 기반 강유전체 소자 기술 및 수직적층 집적공정 개발'과 글로벌 기초연구실 사업인 '뉴로모픽 기술 기반 모빌리티 배터리 PHM 글로벌 기초연구실'의 지원을 받아 수행됐다.