[이데일리 김응열 기자] 단국대 연구팀이 차세대 인공지능(AI) 반도체용 메모리로 주목받는 저항변화메모리(RRAM)의 성능을 안정적으로 높일 수 있는 공정 기술을 개발했다.

단국대는 홍웅기 융합반도체공학과 교수 연구팀이 차세대 AI 반도체의 핵심 소자인 RRAM의 신뢰성과 동작 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 공정 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

최근 생성형 AI, 사물인터넷(IoT), 엣지 컴퓨팅 기술이 빠르게 발전하면서 기존 플래시 메모리의 한계로 지적되는 ‘메모리 병목(Memory Bottleneck)’ 문제를 해결할 차세대 메모리 기술로 RRAM이 주목받고 있다.

RRAM은 저항값의 변화를 이용해 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리다. 전원이 꺼진 상태에서도 저장된 정보를 유지할 수 있다. 또 소형화에 유리하고 동작 속도가 빠르며 소비전력이 낮아 차세대 AI 반도체·뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위한 기술로 평가받고 있다. 그러나 반복 구동에 따른 내구성과 동작 안정성이 낮다는 점은 상용화를 가로막는 주요 과제로 지적돼 왔다.

연구팀은 차세대 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)에 주목해 전자빔 증착(e-beam evaporation) 공정을 활용한 신뢰성 향상 기술을 개발했다. MoS₂는 높은 집적도와 낮은 소비전력 특성을 갖춰 차세대 메모리 소재로 각광받고 있지만 데이터 저장 과정에서 형성되는 전도성 필라멘트(conductive filament)가 불규칙하게 생성돼 소자 성능과 신뢰성이 저하되는 문제가 있었다.

연구팀은 상부 전극의 증착 속도를 정밀하게 제어해 금속 원자가 MoS₂ 내부 결함으로 침투하는 정도를 조절하는 방법을 고안했다. 이를 통해 전도성 필라멘트의 형성 위치와 성장 과정을 안정적으로 제어하고 소자의 동작 신뢰성을 향상시켰다.

홍웅기 교수는 “이번 연구가 향후 저전력 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 개발을 위한 핵심 기반 기술로 활용되길 기대한다”고 말했다.