곽준영 교수, 멤리스터 기반 스위치 소자 개발
높은 재현성·빠른 스위칭 속도·저전력 구동, 신뢰성이 우수한 스위칭 성능 입증
인공지능(AI) 하드웨어의 다양한 분야에서 폭넓은 활용 기대
공과대학 융합전자반도체공학부 곽준영 교수 연구팀이 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)을 위한 산화지르코늄(ZrO2) 멤리스터(memristor) 기반 스위치 소자 개발에 성공했다. 인공지능 하드웨어의 미래를 바꿀 차세대 반도체 소자 개발 성과는 국제 저명 학술지 <InfoMat(IF: 22.7, JCR 상위 3.1%)> 2025년 2월호에 표지 논문으로 게재되며 주목받았다.
(왼쪽)<InfoMat> 25년 2월호 표지를 장식한 멤리스터 기반 스위치 소자
(오른쪽) 급속 열처리 공정을 통해 소자의 필라멘트 경로를 형성하는 효율적인 공정을 도입하고 이온의 이동 경로를 제공해 안정적인 소자 동작을 구현함
멤리스터 기반의 스위치 소자는 인간의 두뇌를 모사한 차세대 인공지능 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing), 확률론적 컴퓨팅(Probabilistic computing), 레저버 컴퓨팅(Reservoir Computing) 등 컴퓨팅 하드웨어 구현에 필수적으로 사용되는 차세대 반도체 소자로, 전원이 인가되면 낮은 저항 상태로 전환되었다가, 전원이 꺼지면 다시 원래의 높은 저항 상태로 복귀하는 특성을 가진다. 이러한 소자는 임계 스위칭(threshold switching) 동작을 통해 일시적으로 전류 흐름을 조절하며, 특히 인공지능 하드웨어를 위한 다양한 응용 분야에서 활발히 연구되고 있다.
하지만 기존의 휘발성 멤리스터 소자는 이온 이동을 정밀하게 제어하기 어려워, 컴퓨팅을 위한 소자의 반복 동작 시 휘발 특성의 신뢰성을 확보하기 어려웠다. 또한, 스위치 활성화 단계에서 전도성 필라멘트가 불완전하게 형성되어 소자의 변동성과 내구성을 보장하기 어려워 실제 응용에 한계가 있었다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 산화지르코늄의 결정 구조를 이용해 전도성 필라멘트 형성을 정밀하게 제어하는 기술을 새롭게 제시했다. 급속 열처리 공정을 통해 단일 산화물층에서 필라멘트 경로를 형성하는 효율적인 공정을 도입하여 기존의 복잡한 다층 구조를 대체했고, 결정화 산화지르코늄의 형성은 은(Ag) 이온의 이동 경로를 제공함으로써 안정적으로 소자의 저항 변화를 가능하게 하여 내구성을 대폭 향상시켰다. 결정화된 산화지르코늄 기반의 휘발성 멤리스터는 높은 재현성을 보여주며, 높은 비활성화 저항, 빠른 스위칭 속도, 그리고 저전력 구동을 나타내며 우수한 스위칭 성능을 입증했다.
복잡한 패턴 인식 작업에서 효율적인 분석이 가능한 이 기술은 레저버 컴퓨팅과 같은 뉴로모픽 응용 분야에서 중요한 가능성을 제시해 주목받고 있다. 또한 산화지르코늄 소자의 휘발성을 정밀하게 제어해 인간 뇌의 단기 기억 특성을 구현하는 방식은 음성 및 이미지 인식에서 탁월한 성능을 보였으며, 음성 인식 시뮬레이션에서의 정확도는 97.4%에 이른다. 이러한 기술은 향후 다양한 금속 산화물로 확장될 수 있으며, 차세대 인공지능 하드웨어의 다양한 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.
한국연구재단 차세대 지능형반도체기술개발사업 및 KIST 기관고유사업 지원을 받아 곽준영 교수(교신저자)와 KIST 및 KAIST 연구팀이 공동연구로 진행한 연구 논문 「Crystallinity-controlled volatility tuning of ZrO2 memristor for physical reservoir computing」는 WILEY 온라인 라이브러리 사이트에서 확인할 수 있다.
곽준영 교수는 기존 컴퓨팅 구조의 한계 극복을 위해 인간의 두뇌를 모사한 뉴로모픽, Processing-in-memory(PIM), Compute-in-memory(CIM) 등의 차세대 컴퓨팅 요소 기술 연구를 수행하고 있다. 본 연구 외에도 <Advanced Materials>, <Advanced Functional Materials>, <ACS Nano>, <Nano Letters> 등 저명한 국제 저널에 우수한 논문을 발표하며 신소재 기반의 다양한 메모리 소자 연구, 신소자와 회로 간의 융합 연구를 중점적으로 진행하고 있다.