단국대, AI 반도체 핵심 소자 RRAM 신뢰성·안정성 높이는 공정 기술 개발

단국대는 16일 융합반도체공학과 홍웅기 교수 연구팀이 차세대 인공지능(AI) 반도체의 핵심 소자인 저항변화메모리(RRAM)의 신뢰성과 동작 안정성을 크게 향상할 수 있는 공정 기술을 개발했다고 밝혔다.

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

RRAM은 저항값의 변화를 이용해 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리로, 전원이 꺼진 상태에서도 저장된 정보를 유지할 수 있다.

연구팀은 차세대 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)에 주목해 전자빔 증착 공정을 활용한 신뢰성 향상 기술을 개발했다.

홍 교수는 "별도의 복잡한 공정 추가 없이 증착 속도라는 공정 변수만으로 MoS₂기반 RRAM의 전도성 필라멘트 형성을 안정적으로 제어할 수 있음을 입증한 연구"라며 "향후 저전력 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 개발을 위한 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

연구 성과는 미국물리학협회(AIP)가 발행하는 응용물리학 분야 국제학술지 '어플라이드 피직스 레터스'(Applied Physics Letters)에 게재됐다. 제1저자로 허윤정(파운드리공학과 석사과정) 학생이 참여했다.