%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC
-
광 네트워크 기반 GPU 메모리 시스템 개발
소수의 글로벌 기업 주도하에 개발/생산되던 *GPU(Graphic Processing Unit)의 메모리 시스템을, *이종 메모리와 *광 네트워크를 활용해 용량과 대역폭 모두를 대폭 향상한 기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다.
☞ 이종 메모리: 서로 다른 특성을 가진 메모리를 통합한 메모리
☞ 광 네트워크: 빛으로 변환된 신호를 사용하여 정보를 전달하는 통신 수단.
☞ GPU: 여러 프로세스를 병렬적으로 빠르게 처리할 수 있는 연산 장치.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 운영체제 연구실)이 *3D XPoint 메모리(이하 XPoint)와 *DRAM 메모리를 통합한 이종 메모리 시스템에서 광 네트워크로 통신하는 `옴-지피유(Ohm-GPU)' 기술 개발에 성공함으로써 기존 DRAM을 단독으로 사용한 *전기 네트워크 기반의 GPU 메모리 시스템 대비 181% 이상의 성능 향상을 성취했다고 2일 밝혔다.
☞ 3D XPoint 메모리: DRAM에 비해 용량이 크지만 데이터 전송 속도가 느린 메모리.
☞ DRAM 메모리: 3D XPoint에 비해 데이터 전송 속도가 빠르지만 용량이 작은 메모리.
☞ 전기 네트워크: 전기적인 신호를 사용해 정보를 전달하는 통신 수단.
기존 GPU는 다수의 연산 장치로 구성되어 있어 연산 속도가 매우 빠르다는 장점이 있으나, DRAM을 단독으로 사용하는 메모리 시스템의 낮은 메모리 용량과 좁은 데이터 전송 대역폭으로 인해 연산 성능을 충분히 활용하지 못한다는 문제가 있다. 용량을 증가시키는 대안으로 DRAM을 XPoint로 대체하는 방법이 있으나, 이때 8배 큰 메모리 용량을 얻을 수 있는 반면 읽기/쓰기의 성능이 4배, 6배로 낮아진다. 또한, 대역폭을 증가시키는 대안으로 *HBM(High Bandwidth Memory) 기술을 활용할 수 있으나, 단일 면적 내 장착할 수 있는 전기 채널(*구리 선) 개수의 한계로 인해 GPU 메모리 시스템이 요구하는 고대역폭을 만족하기 어렵다.
☞ HBM: 3D로 DRAM을 쌓아 고대역폭을 얻을 수 있는 메모리.
☞ 구리 선(Copper wire): 전기 신호가 전달되는 통로.
정 교수팀이 개발한 Ohm-GPU 기술은 대용량 XPoint와 고성능의 DRAM을 통합한 이종 메모리 시스템을 채택함으로써, 기존 메모리 시스템과 동일한 성능을 가지면서도 메모리의 용량을 증가시켰다. 또한, 단일 광 채널(*광섬유)로 서로 다른 파장의 다중 광신호를 전달할 수 있는 광 네트워크의 장점을 활용해 메모리 대역폭을 대폭 넓힘으로써 기존 GPU 메모리 시스템의 한계점들을 전면 개선했다.
☞ 광섬유(Optic fiber): 광 신호가 전달되는 통로.
Ohm-GPU 기술은 GPU 내부에 있는 메모리 컨트롤러 및 인터페이스를 수정해 이종 메모리의 모든 메모리 요청을 광신호로 처리한다. 메모리 요청은 일반적으로 DRAM 캐시 메모리에서 처리되지만, DRAM에 없는 데이터는 XPoint로부터 읽어와야 한다. 이때, 발생하는 이종 메모리 간 데이터 이동의 오버헤드(대기 시간)는 1) 연산을 위한 메모리 접근과 데이터 이동을 위한 메모리 접근의 광 파장을 다르게 설정하고, 2) 메모리 컨트롤러 개입을 최소화하고 XPoint 컨트롤러가 이종 메모리 간 데이터 이동을 수행함으로써 완화했다.
개발된 Ohm-GPU 기술은 기존 DRAM을 단독으로 사용하는 전기 네트워크 기반의 GPU 메모리 시스템 대비 다양한 그래 프처리, 과학응용 실행 등에서 181%의 성능 향상을 달성했다. 이는 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 대용량, 고대역폭의 데이터 전송을 요구하는 고성능 가속기의 메모리 시스템을 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
정명수 교수는 "GPU 메모리 시스템 기술은 일부 해외 유수 기업이 주도하고 있지만, 이번 연구성과를 기반으로 GPU 및 GPU와 유사한 모든 고성능 가속기 메모리 시스템 관련 시장에서 우위를 선점할 가능성을 열었다는 점에서 의미가 있다ˮ라고 강조했다.
한편 이번 연구는 올해 10월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `마이크로(International Symposium on Microarchitecture, MICRO), 2021'에 관련 논문(논문명: Ohm-GPU: Integrating New Optical Network and Heterogeneous Memory into GPU Multi-Processors)으로 발표될 예정이며, 이를 통해 정교수 팀은 스토리지 및 메모리 관련 연구로 2021, 당해, 전 세계 컴퓨터 구조에서 가장 잘 알려진 4개의 최우수 학술대회 모두에서 그 결과를 공유한다. 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
2021.08.03 조회수 8561 -
정명수 교수, 테라바이트(TB) 메모리 시대 열어
*비휘발성 메모리(이하 NVDIMM)와 *초저지연 SSD(반도체 저장장치)가 하나의 메모리로 통합돼, 소수의 글로벌 기업만이 주도하고 있는 미래 *영구 메모리(Persistent Memory)보다 성능과 용량이 대폭 향상된 메모리 기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다.
☞ 비휘발성 메모리(NVDIMM; Non-Volatile DIMM): 기존 D램(DRAM)에 플래시 메모리와 슈퍼 커패시터를 추가해 정전 때에도 데이터를 유지할 수 있는 메모리.
☞ 초저지연 SSD(Ultra Low Latency SSD): 기존 SSD를 개선해, 매우 낮은 지연시간을 갖는 SSD.
☞ 영구 메모리(Persistent Memory): 데이터의 보존성을 가지는 메모리.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 운영체제 연구실)이 비휘발성 메모리와 초저지연 SSD를 하나의 메모리 공간으로 통합하는 메모리-오버-스토리지(Memory-over-Storage, 이하 MoS) 기술 개발에 성공했다고 16일 밝혔다.
정 교수팀이 새롭게 개발한 이 기술은 기존 스토리지 기술을 재사용하는 데 인텔 옵테인 대비, 메모리 슬롯당 4배 이상인 테라바이트(TB=1,024GB) 수준의 저장 용량을 제공하면서도 휘발성 메모리(D램)과 유사한 사용자 수준의 데이터 처리 속도를 낼 수 있다.
기존 NVDIMM은 운영체제의 도움 없이 CPU가 직접 비휘발성 메모리에 접근할 수 있다는 장점이 있다. 반면 NVDIMM은 D램을 그대로 활용하고 배터리 크기를 무한히 키울 수 없기 때문에 대용량 데이터를 처리할 수 없다는 게 문제다. 이를 해결하기 위한 대안으로는 인텔의 옵테인 메모리 (Intel Optane DC PMM)와 메모리 드라이브 기술(Intel Memory Drive Technology) 등이 있다. 그러나 이러한 기술들은 비휘발성 메모리에 접근할 때마다 운영체제의 도움이 필요해 NVDIMM에 비해 50% 수준으로 읽기/쓰기 속도가 떨어진다.
정 교수팀이 제안한 MoS 기술은 초저지연 SSD를 주 메모리로 활용하고, NVDIMM을 *캐시메모리로 활용한다. 이 결과, SSD 대용량의 저장 공간을 사용자에게 메모리로 사용하게 해줌과 동시에 NVDIMM 단독 사용 시와 유사한 성능을 얻게 함으로써 미래 영구 메모리 기술들이 가지는 한계점을 전면 개선했다.
☞ 캐시: 자주 사용되는 데이터에 빨리 접근할 수 있도록 느린 메모리에 저장된 데이터를 빠른 메모리에 복사해 두는 기법.
MoS 기술은 메인보드나 CPU 내부에 있는 *메모리 컨트롤러 허브(이하 MCH)에 적용돼 사용자의 모든 메모리 요청을 처리한다. 사용자 요청은 일반적으로 NVDIMM 캐시 메모리에서 처리되지만 NVDIMM에 저장되지 않은 데이터의 경우 초저지연 SSD에서 데이터를 읽어와야 한다. 기존 기술들은 운영체제가 이러한 SSD 읽기를 처리하는 반면, 개발된 MoS 기술은 MCH 내부에서 하드웨어가 SSD 입출력을 직접 처리함으로써 초저지연 SSD에 접근 시 발생하는 운영체제(OS)의 입출력 오버헤드(추가로 요구되는 시간)를 완화하는 한편 SSD의 큰 용량을 일반 메모리처럼 사용할 수 있게 해준다.
☞ 메모리 컨트롤러 허브: 일반적으로 노스 브릿지(North Bridge)로 알려져 있으며, CPU가 메모리(DRAM)나 그래픽 처리장치(GPU)와 같은 고대역폭 장치에 접근할 수 있도록 도와주는 하드웨어.
정 교수가 이번에 개발한 MoS 기술은 소프트웨어 기반 메모리 드라이브나 옵테인 영구 메모리 기술 대비 45% 절감된 에너지 소모량으로 110%의 데이터 읽기/쓰기 속도 향상을 달성했다. 결과적으로 대용량의 메모리가 필요하고 정전으로 인한 시스템 장애에 민감한 데이터 센터, 슈퍼컴퓨터 등에 사용되는 기존 메모리/미래 영구 메모리를 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
정명수 교수는 "미래 영구 메모리 기술은 일부 해외 유수 기업이 주도하고 있지만, 이번 연구성과를 기반으로 국내 기술과 기존 스토리 및 메모리 기술을 통해 관련 시장에서 우위를 선점할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 의미가 있다"고 강조했다.
이번 연구는 올해 6월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 '이스카(ISCA, International Symposium on Computer Architecture), 2021'에 관련 논문(논문명: Revamping Storage Class Memory With Hardware Automated Memory-Over-Storage Solution)으로 발표될 예정이다. 또 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진(중견연계) 사업, KAIST 정착연구사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.03.16 조회수 101748 -
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 64043 -
메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16 조회수 32744 -
SSD보다 더 빠른 차세대 저장장치 만드는 기술 개발
데이터(DB)의 초고속·대용량 처리에 적합한 정보저장장치인 기존의 *NVMe 컨트롤러를 차세대 메모리 개발에 적합하도록 초당 입출력 처리 능력 등 각종 기능적 측면에서 성능을 대폭 향상시킨 차세대 NVMe 컨트롤러 관련 기술이 우리 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다. 연구진은 이와 함께 이 기술을 국내·외 대학과 연구소에 무상으로 공개함으로써 관련 연구비용을 대폭 절감할 수 있게 했다.
☞ NVMe(Non Volatile Memory express): 비휘발성 메모리 익스프레스. PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스를 기반으로 한 저장장치를 위한 통신 규격(프로토콜)이다. SATA 인터페이스 대비 최대 6배 이상의 속도를 낼 수 있어 초고속, 대용량 데이터 처리에 적합하다.
전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 *SSD의 데이터 병렬 입출력 처리를 순수 하드웨어로 구현한 차세대 NVMe 컨트롤러 'OpenExpress'를 개발하는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
☞ SSD(Solid State Drive): 자기디스크를 이용하는 데이터 저장장치인 하드디스크(HDD)와는 달리 반도체를 이용해 데이터를 저장하는 장치로서 빠른 속도로 데이터의 읽기와 쓰기가 가능하다. 발열과 소음도 적으며, 소형화‧경량화할 수 있는 장점이 있으나, 비싼 가격이 단점으로 꼽힌다.
정 교수의 관련 논문(논문명: OpenExpress: Fully Hardware Automated Open Research Framework for Future Fast NVMe Devices)은 지난달 18일 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 'The USENIX Annual Technical Conference (ATC), 2020'에서 발표됐는데 아시아권 단일저자가 작성한 논문이 USENIX ATC 학술대회에 채택된 것은 해당 학술대회가 시작된 1993년 이후 27년 만에 처음이다.
빠른 입출력 장치에 특화된 NVMe 인터페이스 기술은 하드디스크(HDD)용으로 설계된 기존의 SATA(Serial ATA) 규격이 SSD에서 제대로 성능을 발휘하지 못하자 이를 대체하기 위해 개발됐다. NVMe는 SSD 성능을 최대한 활용할 수 있도록 개발된 초고속 데이터 전송규격으로 자리를 잡았으며 현재 다양한 플래시 기반 저장장치에 적용되고 있다. NVMe는 또 학계와 산업계에서 차세대 메모리를 기반으로 한 시스템 장치 구성을 위해 계속 연구되고 있다.
전 세계 ICT 분야의 주요 기업들은 NVMe를 사용하는 데 필요한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 관련 지식 재산권(IP) 확보를 위해 막대한 비용을 투자해 독자적인 개발에 나서고 있다. 하지만 해당 IP는 외부에 공개가 되지 않아 대학이나 연구소 등에서 이를 연구목적으로 사용하기에는 어려움이 많다. 미국 실리콘밸리에 있는 소수의 벤처기업이 자체적으로 개발한 IP를 일부 제공하지만 한 달에 약 4천만 원의 이용료를 내야 한다. 또 IP 수정을 위한 단일 사용 소스 코드를 받기 위해서는 복사본 당 약 1억 원을 지급해야 하는 등 막대한 비용지출이 필요하다.
이러한 문제해결을 위해 정명수 교수 연구팀은 자유롭게 수정이 가능한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 지식 재산권(IP)인 `OpenExpress'를 개발하고 이를 무상으로 공개했다. 이 공개용 컨트롤러는 수십 개 이상의 하드웨어 기본 IP들과 여러 핵심 NVMe IP 코어로 구성돼 있다. 정 교수팀은 실제 성능평가를 위해 OpenExpress를 이용한 NVMe 하드웨어 컨트롤러를 프로토타입(시제품)으로 제작하고, OpenExpress에서 제공되는 모든 로직은 높은 주파수에서 동작하도록 설계했다.
'OpenExpress'를 이용해 개발한 FPGA 스토리지 카드 시제품은 최대 7GB/s의 대역폭을 지원한다. 따라서 초고속 차세대 메모리 등의 연구에 적합하며, 다양한 스토리지 서버 작업 부하를 비교 테스트에서도 인텔의 새로운 고성능 저장장치인 옵테인 SSD(Optane SSD)보다 76% 높은 대역폭과 68% 낮은 입출력 지연시간을 보였다. 사용자의 필요에 따라 실리콘 장치 합성을 하게 되면 훨씬 더 높은 성능을 도출할 수 있을 것으로 예상된다.
정 교수팀이 개발한 이 컨트롤러는 비영리를 목적으로 하는 대학 및 연구소들이라면 `OpenExpress' 공개 소스 규약 내에서 자유로운 사용과 함께 수정사용도 가능해서 차세대 메모리를 수용하는 NVMe의 컨트롤러와 소프트웨어 스택에 관한 연구에 적합하다.
정명수 교수는 "이번 연구성과를 공개했기 때문에 기존 SSD 기술을 이끄는 몇몇 세계 최고 기업들만이 갖고 있던 컨트롤러를 대학과 연구소에서도 이젠 무상 사용이 가능하다ˮ면서 "초고속 차세대 메모리 등 저장장치 시스템의 연구를 위한 초석을 다졌다는 점에서 의미가 있다ˮ고 강조했다.
한편 이번 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체인 '멤레이(MemRay)'의 지원을 받아 진행됐으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
2020.08.04 조회수 25224 -
자기장과 자성체 없이 전기로만 작동 가능한 그래핀 스핀 트랜지스터 돌파구 마련
우리 대학 물리학과 조성재 교수 연구팀이 그래핀으로 자기장, 자성체 없이 스핀 전류를 생성, 검출하는 실험에 성공해 차세대 그래핀 스핀 트랜지스터 개발의 돌파구를 마련했다.
차세대 신소재로 주목받는 그래핀은 탄소 원자가 벌집 모양으로 이루어진 2차원 물질(원자만큼 얇은 물질)로서 전기전도성, 탄성, 안정성이 높아 ‘꿈의 나노 물질’이라고 불린다. 이 그래핀은 전자의 스핀 확산 거리가 길어, 전자스핀을 정보화하는 분야인 스핀트로닉스 응용에 큰 기대를 받아왔다. 하지만 그래핀은 전자의 스핀과 전자의 궤도가 상호작용하는 스핀-궤도 결합 에너지가 매우 약하다는 이유로 스핀 전류를 직접 생성하거나 검출할 수 없다는 한계가 있었다.
조성재 교수 연구팀은 그래핀에 스핀-궤도 결합이 매우 큰 전이금속이자 디칼코게나이드 물질인 2H-TaS2를 접합시켜서 그 인접효과로 그래핀의 스핀-궤도 결합을 100배 이상 증가시키는 데 성공했고 이어 ‘라쉬바 효과’를 유도하는 데 성공했다.
‘라쉬바 효과’란 강한 스핀 궤도 결합으로 그래핀과 같은 2차원 물질 내부의 전기장이 자기장으로 전환되는 효과를 말한다. 이것을 이용해 스핀 전류를 생성, 검출하는 효과를 ‘라쉬바-에델스타인 효과’라고 부르는데 이번 연구에서는 이 효과를 그래핀에서 최초로 구현했다.
리준리 박사후 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노 (ACS Nano)’ 4월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Gate-Tunable Reversible Rashba−Edelstein Effect in a Few-Layer Graphene/2H-TaS2 Heterostructure at Room Temperature).
라쉬바 효과가 그래핀에 유도되면, 라쉬바-에델스타인 효과에 의해 전하 전류와 스핀 전류가 상호 전환이 가능하다. 다시 말해, 자기장이나 자성체 없이 그래핀에 전류를 흘려줌으로써 스핀 전류를 생성시킬 수 있고, 그래핀 층에 흘러들어오는 스핀 전류를 전하 전류 혹은 전압 측정을 통해 검출할 수 있다.
조 교수 연구팀은 또 트랜지스터의 단자 사이에 인가되는 전압인 게이트 전압으로 그래핀 이종접합에 생성되는 스핀 전류의 크기와 방향을 제어하는 데 성공했다. 이는 추후 자기장, 자성체 없이 동작 가능한 그래핀 스핀 트랜지스터의 초석을 마련한 획기적인 연구성과로 평가받는다.
조성재 교수는 “이번 연구는 그래핀 이종접합에 자기장, 자성체 없이 전기적으로만 스핀 전류를 생성, 검출, 제어할 수 있음을 보인 최초의 연구로서 전기적으로만 작동 가능한 그래핀 스핀 트랜지스터의 개발로 이어질 것”이라며 “특히, 상온에서 실험이 성공했기 때문에 응용 가능성이 매우 크기 때문에 향후 우리나라 비메모리 산업뿐 아니라 세계적으로 스핀트로닉스 관련 물리학 및 산업에 응용할 수 있는 효과를 기대할 수 있어 의미가 매우 크다”고 강조했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 미래반도체 신소자원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.18 조회수 15840 -
박병국, 김갑진 교수, 고효율 스핀 신소재 개발
〈 박 병 국 교수, 김 갑 진 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 김갑진 교수 연구팀이 자성메모리(Magnetic Random Access Memory, MRAM) 구동의 핵심인 스핀전류를 효율적으로 생성하는 새로운 소재를 개발했다.
이번 연구는 ‘네이처 머티리얼즈(Nature Materials)’ 3월 19일자 온라인 판에 게재됐다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 미국국립표준연구소(NIST)의 Mark Stiles 박사 연구팀 등과 공동으로 수행됐다.
자성메모리는 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있고 집적도가 높으며 고속 동작이 가능해 차세대 메모리로 주목받고 있다.
자성메모리의 동작은 스핀전류를 자성소재에 주입해 발생하는 스핀토크로 이뤄지기 때문에 스핀전류의 생성 효율이 자성메모리의 소모 전력을 결정하는 핵심 기술이다.
이번 연구에서는 강자성-전이금속 이중층이라는 새로운 소재 구조에서 스핀전류를 효과적으로 생성할 수 있음을 이론 및 실험을 통해 규명했다. 특히 이 구조는 기존 기술과 달리 생성된 스핀전류의 스핀 방향을 임의로 제어할 수 있다.
이 소재를 차세대 메모리로 주목받는 스핀궤도토크 기반 자성메모리에 적용하면 스핀토크 효율이 높아지고 외부자기장 없이 동작이 가능해 스핀궤도토크 자성메모리의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
스핀궤도토크 자성메모리는 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 S램(D램에 대응하는 반도체 기억소자로 전원만 공급하면 기억된 정보가 계속 소멸하지 않는 램) 대비 대기전력을 획기적으로 감소시켜 모바일, 웨어러블, 사물인터넷용 메모리로 활용 가능하다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 강자성-전이금속 이중층에서 스핀전류 생성 개략도
2018.04.13 조회수 15360 -
최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13 조회수 18223 -
최성율 교수, 이차원 소재 이용한 초저전력 유연메모리 개발
〈 최성율 교수, 장병철 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 2차원 소재를 이용한 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리 기술을 개발했다.
연구팀은 원자층 두께로 매우 얇은 이황화몰리브덴 채널 소재와 고성능의 고분자 절연막 소재를 이용해 이 기술을 개발했다.
우명훈 석사(현 삼성전자 연구원)와 장병철 박사과정 학생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제적인 재료분야 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 11월 17일자 표지 논문으로 게재됐다.
사물인터넷, 인공지능, 클라우드 서버 기술 등의 등장으로 인해 메모리 중심의 컴퓨팅 전환과 함께 웨어러블 기기 산업의 수요 증가로 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리에 대한 필요성이 커지고 있다.
특히 원자층 두께의 매우 얇은 이황화몰리브덴 반도체 소재는 최근 포스트 실리콘 소재로 주목받고 있다. 이는 얇은 두께로 인해 기존 실리콘 소자에서 나타나는 단채널 효과를 억제해 고집적도 및 전력 소모 측면에서 장점을 갖기 때문이다.
또한 얇은 두께로 인해 유연한 특성을 가져 웨어러블 전자소자로의 응용이 가능하다는 이점이 있다.
하지만 이황화몰리브덴 반도체 소재는 불포화 결합(dangling bond)을 갖지 않는 표면 특성으로 인해 기존의 원자층 증착 장비로는 얇은 절연막을 균일하고 견고하게 증착하기 어렵다는 한계가 있다.
게다가 현재의 액상 공정으로는 저유전율 고분자 절연막을 10나노미터 이하로 균일하게 대면적으로 증착하기가 어려워 저전압 구동이 불가능하고 포토리소그래피 공정과 호환이 이뤄지지 않았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 고성능의 고분자 절연막을 개발해 해결했다.
연구팀은 iCVD 공정을 이용해 이황화몰리브덴 반도체 소재 위에 10나노미터 두께의 터널링 고분자 절연막이 균일하고 견고하게 증착됨을 확인했다.
연구팀은 기존의 이황화몰리브덴 반도체 메모리 소자가 20V 이상의 전압으로 구동되는 반면 이번에 제작한 소자는 10V 부근의 저전압으로 구동됨을 확인했다.
최 교수는 “인공지능, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 근간인 반도체 소자기술은 기존 메모리 소자를 뛰어넘는 저전력성과 유연성 등의 기능을 갖춰야 한다”며 “이번 기술은 이를 해결할 수 있는 소재, 공정, 소자 원천 기술을 개발했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업, 미래소재 디스커버리 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. Advanced Functional Materials 표지
그림2. 제작된 비휘발성 메모리 소자의 개념도 및 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
2017.12.18 조회수 20268 -
박병국 교수, 열로 스핀전류를 얻는 소재기술 개발
〈 박병국 교수, 김동준 박사 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수 연구팀이 자성메모리(MRAM)의 새로운 동작 원리인 열로 스핀전류를 생성하는 소재기술을 개발했다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 충남대 정종율 교수와 공동으로 수행했고 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 11월 9일자에 게재됐다.
- 논문명: Observation of transverse spin Nernst magnetoresistance induced by thermal spin current in ferromagnet/non-magnet bilayers - 저자 정보 : 김동준(제1저자, 한국과학기술원 박사과정), 전철연, 최종국, 이재욱(한국과학기술원), Srivathsava Surabhi, 정종율 교수(충남대학교), 이경진 교수(고려대학교), 박병국 교수(교신저자, 한국과학기술원) 포함 총 8명
자성메모리는 실리콘 기반의 기존 반도체 메모리와 달리 얇은 자성 박막으로 만들어진 비휘발성 메모리 소자다.
외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있으며 집적도가 높고 고속동작이 가능한 장점이 있어 차세대 메모리 기술로 경쟁적으로 개발되고 있다.
자성메모리의 동작은 자성소재에 스핀전류를 주어 자성의 방향을 제어하는 방식으로 이루어진다. 기존 자성메모리에서는 스핀전류를 전기로 생성하는데, 본 연구에서 열로 스핀전류를 발생시키는 소재기술을 개발했다.
그동안 열에 의해 스핀전류가 생성되는 현상, 즉 스핀너런스트 효과(spin Nernst effect)가 이론적으로 발표됐으나 최근까지 기술적 한계로 실험적으로 증명되지 못하였다.
하지만 이번 연구에서 스핀궤도결합이 큰 텅스텐(W)과 백금(Pt) 소재를 활용하고 스핀너른스트 자기저항 측정방식을 도입해 스핀너른스트 효과를 실험적으로 규명했고 열에 의한 스핀전류의 생성효율이 기존의 전기에 의한 스핀전류의 생성효율과 유사함을 밝혔다.
박병국 교수는 “본 연구는 열에 의한 스핀전류 생성이라는 새로운 물리현상을 실험적으로 규명한 것에 의미가 크고, 추가 연구를 통하여 자성메모리의 새로운 동작방식으로 개발할 예정이다.” 라고 밝혔다.
열에 의해 동작하는 자성메모리의 개발은 전력소모를 획기적으로 낮출 수 있어 웨어러블, 모바일 및 사물인터넷 등 저전력 동작이 요구되는 전자기기의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구성과는 과기정통부 미래소재디스커버리사업과 중견연구자사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스핀너른스트 현상을 이용한 열인가 자성메모리의 개념도
그림2. 스핀너른스트 기반 열인가 스핀전류 생성에 관한 주요 연구 결과
2017.11.27 조회수 17056 -
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 16481 -
김갑진 교수, 초고속 동작 자기메모리 핵심 기술 개발 성공
〈 김 갑 진 교수 〉
우리 대학 물리학과 김갑진 교수와 고려대학교 이경진 교수 연구팀이 차세대 자구벽 기반 자기메모리의 속도를 획기적으로 향상시키는 기술을 개발했다.
이 연구는 물리·재료 분야 최고 권위의 학술지인 네이처 머티리얼즈(Nature Materials) 9월 25일자에 게재됐다.
현재 사용되는 메모리 소자인 D램(D-RAM)과 S램(S-RAM)은 속도는 빠르나 전원이 꺼지면 메모리가 사라지는 휘발성 특성이 있고, 플래시 메모리(Flash memory)는 비휘발성이나 속도가 느리고, 하드 디스크 드라이브(HDD)는 용량은 크나 전력 사용량이 크고 충격에 약하다는 한계가 있다.
기존 메모리의 단점을 해결하기 위해 ‘자구벽 기반 자기메모리’를 개발 중이다. 자구벽 메모리의 핵심 동작원리는 전류에 의한 자구벽 이동이다. 자성 나노선을 사용하여 비휘발성 특성을 확보하고, 기계적 회전을 없앰 으로써 전력사용량을 줄인 고집적․저전력의 차세대 메모리이다.
그러나 현재까지 연구결과, 자구벽 메모리의 동작 속도는 최대 수백 m/s로 속도에 한계가 있고, 이는 자구벽이 회전하면서 움직이는 ‘워커붕괴현상*’ 때문이라고 알려져 있다.
따라서 자구벽 메모리의 실용화를 위해 워커붕괴현상을 제거하여 동작 속도를 높일 수 있는 핵심기술 개발이 요구됐다.
자구벽 메모리 연구는 대부분 ‘강자성체’ 물질을 사용했으며, 강자성체의 경우 자구벽이 회전하는 워커붕괴현상을 피할 수 없다.
연구팀은 자기메모리 연구에 ‘페리자성체’인 GdFeCo를 사용한 결과 특정조건을 만족할 경우 워커붕괴현상을 없앨 수 있는 원리를 발견했고, 이를 이용해 자구벽의 이동 속도를 상온에서 2 km/s 이상까지 증가시키는데 성공했다.
자구벽 메모리는 고집적·저전력·비휘발성을 갖춘 메모리로서 이번 연구로 발견한 초고속 동작 특성이 추가된다면 하드디스크를 뛰어넘는 차세대 메모리가 될 것으로 기대된다.
김갑진 교수는 “이번 연구는 페리자성체의 각운동량이 0인 지점에서 나타나는 새로운 물리 현상을 발견했다는 점에서 의미가 크고, 향후 차세대 메모리 구현을 앞당길 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이 연구는 한국연구재단의 신진연구자지원사업, 선도연구센터지원사업(응집상 양자 결맞음 연구센터)과 DGIST 위탁연구(바이오자성 글로벌 연구센터) 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 페리자성체를 이용한 자구벽 메모리 소자의 개념도
그림2. 자구벽 속도 측정 소자의 개략도 및 실험 결과
2017.10.20 조회수 13838