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획기적 음의 정전용량 플래시 메모리 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 `음의 정전용량 효과(Negative Capacitance Effect, 이하 NC 효과)*'를 활용해 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 뛰어넘는 음의 정전용량 플래시 메모리 (NC-Flash Memory)를 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다.
*음의 정전용량 효과: 음의 정전용량 현상은 인가되는 전압이 증가하면 전하량이 감소함을 의미한다. 음의 정전용량 특성을 가지는 유전체 사용시, 트랜지스터에 인가되는 전압을 내부적으로 증폭하여 상대적으로 낮은 동작전압을 사용할 수 있어, 파워소모를 줄일 수 있다.
전기및전자공학부 김태호 박사과정과 김기욱 박사과정이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)' 2022년 12월호에 출판됐다. (논문명 : The Opportunity of Negative Capacitance Behavior in Flash Memory for High-Density and Energy-Efficient In-Memory Computing Applications) 이 국제학술지는 독일 와일리 출판사(Wiley-VCH)에서 발행하는 피어리뷰 과학 저널이다. (Impact Factor : 19.924)
현대 전자 소자에서 축전기(Capacitor)는 매우 중요한 구성 요소의 하나로, 전자 소자가 소형화되고 수직 방향으로 적층 되면서 축전기에 저장되는 전하량(Charge, Q)이 감소하는 문제가 생기므로 높은 정전용량(Capacitance, C)을 가진 유전체 물질이 필수적으로 요구되고 있다. 여기에 일반적인 축전기와 다르게 정전용량이 음의 값을 갖는(Negative Capacitance) 축전기를 활용한다면 다층의 축전기의 전체 정전용량을 오히려 더 증가시킬 수 있고, 차세대 소자에 적합한 높은 정전용량 소자 개발 난제를 해결할 수 있을 것이라는 가설이 제안되었다.
최근 메모리 공급업체들은 데이터의 폭발적 증가와 더 높은 용량의 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 및 더 빠른 액세스 시간에 대한 요구로 인해 기술 경쟁을 치열하게 하고 있다. 스토리지의 핵심 기술인 3D 낸드 플래시는 지속적으로 더 높은 층을 적층할 수 있는 기술을 요구하고 있고, 2028년에는 1,000단 이상의 메모리 적층이 필요할 것으로 예상되고 있다.
한편, 강유전체* 물질에서 보이는 `음의 정전용량 효과(NC 효과)'은 전자 소자에 인가된 외부 전압을 내부적으로 증폭해 전력 소모를 줄이는 특성이 있어, 전자 소자의 물리적 성능 한계를 극복할 수 있다는 가능성이 제시됐다. 최근 페로브스카이트 강유전체에서 NC 효과를 실험적으로 관찰했으나, 페로브스카이트 강유전체의 소형화 한계 및 CMOS 공정과의 부적합성으로 인해 NC 효과를 활용한 전자 소자의 구현에 대해 상당한 회의론을 불러일으켰다.
*강유전체: 전기적으로는 절연체이지만 자연상태에서 외부 전기장이 없어도 전기 편극을 지닐 수 있는 특이한 물리적 성질을 가진 물질
전상훈 교수 연구팀은 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 극복하고 동작전압을 낮추기 위해, 반도체 공정에 사용되는 하프늄옥사이드(HfO2) 강유전체 박막의 NC 효과를 안정화해 저전압 구동이 가능한 강유전체 소재의 NC-플래시 메모리를 세계 최초로 개발했다. 개발된 NC-플래시 메모리는 기존 플래시 메모리 대비 전력 소모가 10,000배 이상 낮은 저전력 고성능 특성을 달성했다.
연구팀은 그뿐만 아니라 기존 컴퓨팅 구조인 폰노이만 아키텍처를 대체하여 새롭게 지향하는 인메모리 컴퓨팅을 NC-플래시 메모리를 기반으로 구현해 세계 최고 수준의 에너지 효율 또한 달성했다.
이번 연구 결과는 빠른 스토리지를 필요로 하는 최신 컴퓨팅과 네트워킹의 요구를 충족하는 차세대 낸드 플래시 메모리 개발에 있어 핵심 역할을 할 것이다.
한편, 이번 연구는 연세대학교와 협업을 통해서 이루어졌고, 한국 연구재단 지능형 반도체 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.18 조회수 5912 -
낸드플래시 방식의 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.
최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다.
시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다.
김경민 교수 연구팀은 낸드플래시의 전하 저장하는 방식을 차용한 2단자 구조의 인공 시냅스 소자를 개발했다. 기존에는 2단자 시냅스 구조가 안정적으로 동작하기 위해서는 전하의 저장 상태를 읽기 위해 산화막을 얇게 하여 저장된 전하의 보존성을 희생해야하는 한계가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 알루미늄 산화막, 나이오븀 산화막, 탄탈룸 산화막 등이 순차적으로 적층된 최적의 시냅스 소자 구조를 제안하였으며, 이를 통해 안정적인 다비트성과 보존성을 모두 확보하였다.
또한, 제안한 시냅스 소자가 갖는 자가정류(self-rectifying) 특성을 활용하는 병렬 컴퓨팅 방법을 제시하여 기존의 순차적 컴퓨팅 대비 필요한 에너지를 약 71% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 김근영 석박통합과정은 “이번 연구는 이미 검증된 낸드플래시 메모리 구조를 인공 시냅스 소자에 적용하여 시냅스 소자의 양산성에 대한 우려를 불식한데 의미가 있다”며 “이처럼 향후 개발되는 인공지능 반도체에도 기존 반도체 소자의 고성능 특성과 물질의 새로운 특성을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상된다”고 밝혔다.
이러한 인공 시냅스 소자 기술은 인공지능 컴퓨팅을 저전력으로 구현하는 지능형 반도체 소자에 적용되어 에지 컴퓨팅 (Edge computing)과 같이 적은 에너지 소모가 필수적인 인공지능 기술에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 11월 28일 字 온라인 게재됐으며 한국연구재단, KAIST, SK Hynix의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Retention secured nonlinear and self-rectifying analog charge trap memristor for energy-efficient neuromorphic hardware)
2022.12.06 조회수 5214 -
반도체 다층 소자의 개별 층 두께를 옹스트롬 정확도로 비파괴 검사하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 삼차원 낸드플래시 메모리(이하 3D-NAND)의 비파괴적인 검사를 위해 광학 측정법과 머신러닝을 사용한 다층 두께 측정기술을 개발했다. 이 기술은 200층 이상의 초고밀도 3D-NAND 소자 공정 과정에서 전수검사 방법으로 사용돼 공정의 효율을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
3D-NAND 메모리는 수백층의 메모리 셀이 적층되어 있는 메모리 반도체로, 기존의 평면형 플래시 메모리와 비교하여 저장용량과 에너지 효율이 매우 우수하여 개인용 USB부터 서버 시스템까지 다양하게 사용되고 있다.
기존에는 수직으로 적층된 반도체 셀들의 두께를 측정하기 위하여 전자현미경을 사용하였다. 하지만 전자현미경을 사용한 방법은 샘플의 단면을 이미징하기 위하여 샘플을 절단해야 하고 비용도 많이 들기 때문에, 전수검사로서는 적합하지 않은 문제가 있었다.
연구팀은 반도체 다층 구조가 초고속 광학 시스템에 자주 사용되는 유전체 거울의 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 유전체 거울의 분석에 활용되는 광학 스펙트럼 측정법을 반도체 다층 구조에도 적용했다.
연구팀은 엘립소미터(ellipsometer)와 스펙트로포토미터(spectrophotometer)를 이용한 반도체 다층 샘플의 스펙트럼 측정과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 200층이 넘는 반도체 물질의 각 층 두께를 1.6 옹스트롬 (1Å = 1미터의 100억 분의 1)의 평균제곱근오차로 예측할 수 있는 방법을 개발했다. 이 기술은 삼차원 반도체 소자의 검수 공정, 적층 공정, 그리고 식각 공정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 또한 시뮬레이션 스펙트럼 데이터를 생성해 개별 층의 두께 불량을 검출할 수 있는 머신러닝 학습법도 개발했다. 그 결과 반도체 물질 적층 시 목표로 설정한 두께보다 약 50Å만큼 얇게 제작된 샘플들을 정상 범주의 샘플들로부터 성공적으로 분리할 수 있었다. 연구팀이 개발한 불량샘플 검출법은 시뮬레이션 데이터를 활용하기 때문에 큰 비용이 들지 않으며, 공정의 초기에 발견될 수 있는 불량 샘플들을 효과적으로 검출할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 글로벌 IT 기업들의 서버 시스템에 대한 수요가 늘어나고 높은 저장용량을 가진 스마트 기기들이 개발됨에 따라, 초고밀도, 초고효율을 갖는 3D-NAND 메모리가 반도체 시장에서 각광받고 있다. 이번 연구 결과는 다양한 삼차원 반도체 소자들의 비파괴적인 검수를 위해 활용될 수 있다.
김 교수는 “비파괴적인 광학 측정법과 머신러닝을 결합한 방법은 다양한 반도체 검수 공정에도 적용할 수 있다”고 밝히며, “다양한 반도체 소자들의 형상이나 공정 조건 모니터링에도 광학측정법과 머신러닝을 결합한 접근방식을 활용할 것”이라고 말했다.
기계공학과 곽현수 박사과정 학생이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리 계측기술팀과의 산학협력연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘라이트: 어드밴스드 매뉴팩처링(Light: Advanced Manufacturing)’ 창간호에 1월 12일 게재됐다. (논문명: Non-destructive thickness characterisation of 3D multilayer semiconductor devices using optical spectral measurements and machine learning)
이번 연구는 삼성전자 산학연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.13 조회수 64062 -
유승협 교수, 일회용 전자기기에 쓰일 유연 플래시메모리 개발
〈 문 한 얼 박사, 유 승 협 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수, 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 유기물 기반의 유연하면서도 우수한 성능을 갖는 플래시 메모리를 개발했다.
이 기술을 통해 본격적인 웨어러블 전자기기 및 스마트 전자종이 등의 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
문한얼 박사, 이승원 박사가 주도한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 9월 28일자 온라인 판에 게재됐다.
플래시 메모리는 태블릿, 스마트폰, USB 드라이브 등 대부분의 IT 기기에서 사용되는 정보 저장을 위한 필수 소자이다. 웨어러블 및 유연 스마트 기기를 제작하기 위해서는 기기에 들어갈 메모리도 매우 우수한 유연성을 갖게 하는 것이 중요하다.
하지만 소재의 제약으로 인해 유연성과 성능을 동시에 갖춘 유연 플래시 메모리의 구현은 사실상 이뤄지지 못했다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 유연하면서도 우수한 절연 특성을 갖는 고성능의 고분자 절연막 군(群)을 제작했다. 그리고 이를 이용해 최적의 플래시 메모리 동작이 가능하도록 설계했다.
기존의 고분자 절연막을 사용한 메모리는 일정 정도의 성능을 내기 위해서 100V(volt) 이상의 높은 전압이 필요했다. 만약 낮은 전압으로 구동하도록 제작하면 한 달 미만의 짧은 유지기간을 갖는 문제점이 있었다.
연구팀이 제작한 플래시 메모리는 10V 이하의 프로그래밍 전압과 10년 이상의 데이터 유지시간을 갖는 동시에 2.8%의 기계적 변형률에도 메모리 성능을 유지했다. 이는 기존의 무기물 절연층 기반 플래시 메모리가 1% 수준의 변형률만을 허용하던 것을 대폭 향상시킨 것이다.
연구팀은 개발한 플래시 메모리를 6 마이크로미터 두께의 플라스틱 필름에 제작해 실제 접을 수 있는 메모리를 시연했다. 또한 인쇄용 종이 위에도 제작에 성공해 종이 재질의 전자신문, 전자명함 등 일회용 스마트 전자제품에도 활용할 수 있는 길을 열었다.
유 교수는 “유연 트랜지스터 연구는 많은 진보가 있었지만 유연 플래시 메모리는 상대적으로 발전이 느렸다. 메모리 소자의 구성요소가 갖는 만족요건이 까다롭기 때문이다”며 “이번 연구로 고유연성, 고성능의 플래시 메모리의 가능성이 확인돼 본격적인 웨어러블 전자기기, 스마트 전자종이 등에 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 유연 플레쉬 메모리의 구조
사진2. 폴더블 플래시 메모리
사진3. 종이에 제작된 플래시 메모리
2017.10.26 조회수 16491 -
김상욱 교수, 카메라 플래시로 7나노미터 반도체 패턴 제작 기술 개발
〈 김상욱 교수, 진형민 연구원 〉
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 카메라의 플래시를 이용해 반도체를 제작하는 기술을 개발했다.
이 기술은 반도체용 7나노미터 패턴 기법으로 한 번의 플래시를 조사하는 것만으로 대면적에서 초미세 패턴을 제작할 수 있다. 향후 고효율, 고집적 반도체 소자 제작 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
진형민 연구원, 박대용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 8월 21일자 온라인 판에 게재됐다.
4차 산업혁명의 주요 요소인 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술에는 고용량, 고성능 반도체 소자가 핵심적으로 필요하다. 이러한 차세대 고집적 반도체 소자를 만들기 위해서는 패턴을 매우 작게 형성하는 리소그래피(Lithography) 기술의 개발이 필수적이다.
현재 관련 업계에서는 작은 패턴 제작에 주로 광 리소그래피(Photolithograph) 기술을 이용하고 있다. 하지만 이 기술은 10나노미터 이하의 패턴을 형성하기엔 한계가 있다.
고분자를 이용한 분자조립 패턴 기술은 공정비용이 저렴하고 10나노미터 이하 패턴 형성이 가능해 광 리소그래피를 대신할 차세대 기술로 각광받고 있다. 그러나 고온 열처리나 유독성 증기 처리에 시간이 많이 소요되기 때문에 대량 생산이 어려워 상용화에 한계가 있다.
연구팀은 고분자 분자조립 패턴 기술의 문제 해결을 위해 순간적으로 강한 빛을 내는 카메라 플래시를 활용했다. 플래시 빛을 이용하면 15 밀리 초(1밀리 초 : 천분의 1초) 내에 7나노미터의 반도체 패턴을 구현할 수 있고, 대면적에서 수십 밀리 초의 짧은 시간 내에 수 백도의 고온을 낼 수 있다.
연구팀은 이 기술을 고분자 분자 조립에 응용해 단 한 번의 플래시를 조사하는 것으로 분자 조립 패턴을 형성할 수 있음을 증명했다.
또한 연구팀은 고온 열처리 공정이 불가능한 고분자 유연 기판에도 적용이 가능함을 확인했다. 이를 통해 차세대 유연 반도체 제작에 응용할 수 있을 것으로 보인다.
연구팀은 카메라 플래시 광열 공정을 분자 조립 기술에 도입해 분자 조립 반도체기술의 실현을 앞당길 수 있는 고효율의 기술이라고 밝혔다.
연구를 주도한 김상욱 교수는 “분자조립 반도체 기술은 그 잠재성에도 불구하고 공정효율 제고가 큰 숙제로 남아 있었다”며 “이번 기술은 분자조립기반 반도체의 실용화에 획기적 해결책이 될 것이다”고 말했다.
신소재공학과 이건재 교수, 부산대학교 재료공학과 김광호 교수와의 공동으로 진행된 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 플래시 광을 이용한 반도체 패턴 형성
사진2. 플래시 광을 이용한 분자조립 패턴 형성 모식도
사진3. 다양한 가이드 패턴을 이용한 자기조립 패턴 제어와 고분자 유연기판에서의 플래시 자기조립 패턴 형성
2017.09.13 조회수 17711 -
이건재 교수, 유연고집적회로의 연속적패키징 기술 개발
〈 이 건 재 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 한국기계연구원 김재현 박사 공동 연구팀이 롤 기반 공정을 통해 플렉서블 기기의 핵심기술인 유연 고집적회로를 연속적으로 패키징(소자와 전자기기를 연결하는 전기적 포장) 및 전사(轉寫)할 수 있는 기술을 개발했다.
또한 개발된 롤 기반 전사 및 패키징 기술을 유연 낸드플래시 메모리(전원이 끊겨도 저장된 데이터를 잃어버리지 않는 비휘발성 메모리의 일종)에 적용하는데 성공했다.
이번 연구 결과는 재료과학 분야 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 7월 20일자 온라인 판에 게재됐다.
롤 공정(유연기판을 회전하는 롤에 감으며 동시에 공정을 진행하는 방식) 기반의 유연전자 생산기술은 높은 생산효율을 바탕으로 웨어러블 및 플렉서블 기기 상용화에 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
그러나 지금까지는 고집적회로를 롤 공정으로 구현하는 방법 및 주변회로와 상호 연결하는 패키징 기술이 해결되지 않아 실용화에 한계가 있었다.
문제 해결을 위해 연구팀은 기존 반도체 공정을 이용해 실리콘 기판에 낸드 플래시 메모리를 형성한 후 수백 나노미터(10분의 1m) 두께로 얇게 만들었다.
그 후 개발한 롤 기반 전사 및 패키징 기술을 통해 소자를 유연기판에 옮기는 동시에 이방성 전도 필름을 이용해 상호 연결하는 기술을 구현했다.
연구팀의 최종적인 실리콘 기반 유연 낸드플래시 메모리는 반복적인 휘어짐에도 모든 기능이 정상적으로 동작했고 외부와의 상호연결도 매우 안정적으로 유지됐다.
개발된 롤 기반 유연 고집적회로 기술은 유연 어플리케이션 프로세서(AP), 고집적 메모리, 고속 통신소자 등의 양산에 응용 가능할 것으로 기대된다.
이 교수는 “높은 생산성을 지닌 롤 기반 전사 기술을 이용해 단결정 실리콘 박막 고집적회로를 유연한 인쇄회로 기판 위에 패키징하는 생산기술을 확보했다”며 “향후 유연 디스플레이 및 배터리 기술과 함께 휘어지는 컴퓨터 구현의 핵심 생산 기술이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
김재현 박사는 “한국기계연구원이 보유한 롤 기반 전사 기술을 이용해 단결정 실리콘 고집적소자를 유연한 폴리머 인쇄회로 기판 상에 손상 없이 전사함과 동시에 소자와 인쇄회로기판이 전기적으로 연결되도록 하는 롤 기반의 생산 공정 기술을 개발하였다”며 “이 기술은 향후 고성능 전자 소자를 유연 기판 위에 형성해 사물인터넷 및 웨어러블용 고성능 전자기기를 제조하는 핵심 생산 기술이 될 것으로 전망한다.”라고 말했다.
이건재 교수는 2013년도에 0.18 씨모스(CMOS) 공정기반으로 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 휘어지는 유연 고집적회로를 최초로 구현했다. 특히 반도체분야 최고 권위학회인 국제반도체소자학회(IEDM)에서 초청받아 발표하는 등 세계적인 주목을 받았다.
한국기계연구원 김재현 박사 연구팀은 2009년부터 롤 스탬프를 이용해 박막소자를 옮기는 기술을 연구하고 있다. 관련 롤 전사 장비 기술을 디스플레이 및 반도체 용도의 롤 장비 회사에 기술이전하기도 했다.
이번 연구는 2013년부터 진행된 한국기계연구원의 나노소재 응용 고성능 유연소자기술 기반구축사업의 일환으로 수행됐다. 이건재 교수는 교원창업을 통해 유연한 고집적회로 관련 기술 상용화를 계획 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 연속 롤-패키징 공정의 개요 모식도
그림2. 제작된 유연 실리콘 낸드 플래시메모리
2016.09.01 조회수 15823 -
꿈의 신소재 ‘그래핀’ 활용한 차세대 메모리 소자 개발
[그림] 기존 실리콘 기반 전하포획방식 플래쉬 메모리 소자에 그래핀 전극이 도입된 모식도
- Nano Letters지 발표,“기존 생산라인을 그대로 이용하여 바로 양산할 수 있는 차세대 플래시 메모리 소자”-
금속 전극을 그래핀*으로 대체하면 기존의 플래시 메모리** 소자의 성능과 신뢰도가 획기적으로 개선된다는 사실이 국내 연구진에 의해 규명되었다.
조병진 교수(한국과학기술원)가 주도한 이번 연구는 교육과학기술부(장관 이주호)와 한국연구재단(이사장 오세정)이 추진하는 중견연구자지원사업(도약연구)과 미래기반기술개발사업의 지원으로 수행되었고, 연구결과는 나노과학 분야의 권위 있는 학술지인 ‘Nano Letters"지에 온라인 속보(11월 22일)로 게재되었다.
(논문명 : Graphene Gate Electrode for MOS Structure-based Electronic Devices)
특히, 이번 연구성과는 그래핀이 먼 미래의 반도체 소자가 아닌 현재 양산 중인 반도체 소자에도 바로 활용할 수 있는 소재인 점을 증명한 첫 사례라는 점에서 그 의미가 크다.
* 그래핀(Graphene) : 흑연의 표면층을 한 겹만 떼어낸 탄소나노물질로, 높은 전도성과 전하 이동도를 갖고 있어 향후 응용 가능성이 높아 꿈의 신소재로 불림
** 플래시 메모리(Flash Memory) : 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 컴퓨터 기억장치의 일종으로, 스마트폰, 노트북, 디지털 카메라 등 전자장치에 폭넓게 사용됨
조병진 교수 연구팀은 기존의 실리콘 기반의 반도체 소자(전계효과 트랜지스터*)에서 금속 게이트 전극을 그래핀 전극으로 대체하면, 미래의 반도체 시장에서 요구하는 성능과 신뢰도를 확보할 수 있다는 사실을 밝혀냈다. 이 기술은 기존의 반도체 제조 공정에서 크게 바뀌는 부분이 없어서 머지않아 양산에 적용할 수 있다.
* 전계효과 트랜지스터(field effect transistor) : 전압(게이트 전압)으로 전류(드레인 전류)를 제어하는 형식의 가장 일반적이고 광범위하게 쓰이고 있는 반도체 소자
최근 그래핀의 우수한 전기적 특성을 활용하여 초고속 반도체, 신개념 로직 반도체* 등을 구현하기 위해 전 세계적으로 활발히 연구되고 있지만, 10~20년 후에나 상용화될 수 있는 기초․원천연구가 대부분이다.
※ 로직(Logic) 반도체 : 기억 기능을 하는 메모리 반도체와는 달리 데이터를 연산․처리하는 반도체
또한 지금까지 그래핀을 현재 세계 반도체 시장의 핵심 주류인 실리콘 기반 전자소자의 한 부분으로서 적용한 적은 없었다.
현재 국내외 기업에서는 20나노미터* 이하 급에서 사용될 것으로 예상되는 전하포획방식**의 플래시 메모리 소자를 연구 개발 중이다. 하지만 이 방식의 플래시 소자는 데이터 보존 특성이 시장의 요구조건(멀티비트 동작 시 섭씨 150도에서 10년 이상 데이터 보존 등)을 아직 충족시키지 못해 현재까지 대량으로 상용화되지 못하고 있다.
* 나노미터(nano meter) : 10억분의 1미터로, 1나노미터는 대략 성인 머리카락 굵기의 10만분의 1
** 전하포획 플래시(Charge Trap Flash) 메모리 : 전하를 기존의 도체가 아닌 부도체 물질에 저장하는 방식으로, 새로운 반도체 나노공정을 이용해 개발한 비휘발성 메모리
그러나 이번 성과는 현재 국내외 기업들이 집중적으로 연구개발하고 있는 전하포획방식의 플래시 메모리 소자에 그래핀 전극을 사용하면, 데이터 보존 특성이 바로 시판할 수 있는 성능과 신뢰도로 크게 개선(데이터 10% 손실시간 기준으로 기존 소자에 비해 10,000배 개선)될 뿐만 아니라, 데이터 씀과 지움 간의 전압차이가 70%나 개선되는 등 20나노미터이하의 플래시 메모리 소자의 상용화에 가장 큰 기술적 장벽을 극복할 수 있음을 실험으로 증명하였다.
이것은 그래핀이 세상에서 존재할 수 있는 가장 얇은 단원자층 물질이고 신축성과 유연성이 뛰어나, 기존의 금속 전극과는 달리 전극 아래에 위치한 게이트 유전막에 기계적 스트레스를 발생시키지 않기 때문인 것으로 확인되었다. 또한 이번 연구를 통해 그래핀이 갖는 큰 일함수*도 데이터 보존 특성을 향상시킬 수 있는 또 다른 장점으로 파악되었다.
※ 일함수(Work function) : 물질 내에 있는 전자 하나를 밖으로 끌어내는데 필요한 최소의 일(에너지)
조병진 교수는 “이번 연구결과는 새로운 나노기술을 기존의 반도체기술에 융합하여 기존 기술의 한계를 극복한 대표적인 예로서, 그래핀이 먼 미래만의 소재가 아닌 지금 또는 바로 다음 세대 반도체 핵심 소자에 즉시 적용될 수 있음을 보여주는 첫 사례이다. 또한 이번 연구결과를 응용해서 그래핀을 플래시 메모리 소자뿐만 아니라 자동차 전자제어장치, 군사용 및 의료 시스템 등 반도체 소자의 신뢰성이 특별히 중요한 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.
조병진 교수와 함께 이번 연구에 함께 참여한 연구팀, (뒷줄 왼쪽부터) 신우철 학생, 박종경 학생, 송승민 학생
2011.11.21 조회수 20115