에너지과학과 양희준 교수 연구팀,
2차원 소재 기반 테라비트급 초고속 초절전 비휘발성 메모리 개발
- 사물인터넷, 인공지능, 뉴로모픽 소자에 응용 가능한 초고집적 초고속 메모리 개발
- 포스트 실리콘으로써 2차원 소재의 메모리 반도체 소자 분야 응용 방법론 제시
- Nature Communications 7월 18일 게재 

에너지과학과 양희준 교수 연구팀은  2차원 소재 그래핀과 질화 붕소(h-BN)를 활용하여 테라비트급(terabit, 1012개의 메모리 집적소자) 초고속 초절전 비휘발성 메모리 소자를 개발했다고 밝혔다.

본 연구는 삼성미래기술육성사업의 2017년 4월 자유공모 과제 지원으로 수행되었으며, 이 성과는 국제학술지 ’네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 7월 18일(한국시간) 자로 게재되었다.
   ※ 논문명 : Self-selective van der Waals heterostructures for large scale memory array
   ※ 주저자 : 양희준 교수 (교신저자, 성균관대), Rong Zhao (공동교신저자, SUTD, Singapore)
               Linfeng Sun (제1저자, 성균관대), Yishu Zhang (공동1저자, SUTD, Singapore)

사물인터넷, 인공지능, 뉴로모픽 컴퓨팅 등의 미래 기술 실현을 위해서는, 현재 활용되는 실리콘 기반 낸드플래시보다 100배 이상 에너지 소모가 적고, 100배 이상 빠른 속도의 차세대 고집적 비휘발성 메모리 개발이 필수적으로 요구된다.

이를 위해 실리콘 이외의 다른 소재(산화물 반도체, 2차원 소재)를 활용한 상변화 메모리(PRAM), 저항 메모리(RRAM) 등이 활발하게 연구되었지만, 실리콘 공정 중심의 메모리 구현과 비교하여 새로운 소재의 안정적 동작 및 기존 CMOS 설계와 다른 고집적화 방법에서 많은 기술적 난관이 존재했다.

본 연구에서는 2차원 소재, 그래핀과 질화붕소(h-BN)를 활용하여, 새로운 개념의‘자가 선택 메모리 (self-selective memory)’를 개발하였고, 이를 통해 기존의 트랜지스터를 활용하지 않고도 테라비트급 집적도와, 낸드플래시에 비해 1000배 적은 에너지로 100배 빠른 초절전, 초고속 메모리 동작이 가능함을 보였다. 그래핀의 우수한 기계적, 전기적 특성과 질화붕소를 통한 양자 터널링 특성을 융합하여 새로운 개념의 메모리 소자를 개발할 수 있었다.

양희준 교수는 “테라비트급 초고속 초절전 비휘발성 메모리 개발은 4차 산업혁명시대의 사물인터넷, 인공지능 등의 산업을 주도적으로 열 수 있는 핵심 기술”이라면서 “이번 연구는 차세대 비휘발성 메모리 소자 개발을 위한 최대 난제를, 고전적인 실리콘 트랜지스터를 사용하지 않고 2차원 소재를 활용하여 해결할 수 있는 방법을 보인 첫 사례”라고 밝혔다. 

[그림설명1] 2차원 소재 기반 ‘자가 선택 메모리 (self-selective memory)’ 구조와 메모리 특성을 보여준다. 전압-전류 그래프에서는 고전적인 트랜지스터 없이 ‘read’전압에서 선택된 메모리가 작동하는 것을 보여주며, 1T (terabit, 1012개)의 집적도에서도 메모리 성능이 유지되고, 10 나노초(10-9초) 의 동작속도를 보여준다.

[그림설명2] 아래 그림은 144개의 메모리 소자를 활용하여 SKKU를 저장시키고 6개월간 메모리 성능이 유지되는 것을 보여준다.