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[IT뉴스]DGIST, ‘AI 반도체’ 고효율 메모리 트랜지스 개발 성공

온카뱅크관리자

2024-06-10 10:38:04

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="W94PE4HE7A">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Y28QD8XDpj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 DGIST 연구진. 장재은(왼쪽부터) 교수, 김동수 박사과정, 정희재 박사과정, 권혁준 교수. [DGIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/10/ned/20240610103806030kfsy.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="x3gI0mQ00k" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/10/ned/20240610103806030kfsy.jpg" width="658"></p>
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            이번 연구를 수행한 DGIST 연구진. 장재은(왼쪽부터) 교수, 김동수 박사과정, 정희재 박사과정, 권혁준 교수. [DGIST 제공]
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          <p dmcf-pid="GacDZcVZUN" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 장재은 교수와 권혁준 교수 공동연구팀이 차세대 AI 메모리 트랜지스터의 고효율 공정기술을 개발했다.</p>
          <p dmcf-pid="HNkw5kf5Ua" dmcf-ptype="general">4차 산업혁명으로 다양한 전자시스템이 개발되면서, 높은 수준의 정보 처리 및 저장 기술이 요구되고 있다. 특히, 사람의 뇌와 같이 연산과 기억을 동시에 수행하는 AI형 메모리 트랜지스터 기술은 제조비용 절감 및 전력 효율, 고성능, 경량화, 통합성 향상과 같은 장점을 모두 갖춘 우수한 기술로 관련 분야의 연구가 심도 있게 진행되고 있다.</p>
          <p dmcf-pid="XwOhUOMUFg" dmcf-ptype="general">최근 AI형 메모리 트랜지스터 연구 중 비휘발성 메모리 특성, 고속 작동, 저전력 소비, 긴 수명 및 내구성을 갖춘 ‘강유전체 전계 효과 트랜지스터 강유전체 전계 효과 트랜지스터’를 활용한 연구가 활발하다. 하지만, ‘고온의 상형성 공정 고온의 상형성 공정’(600도 이상)을 필요로 하는 강유전체의 특성으로 인해, 트랜지스터의 특성이 저하되거나, 메모리 장치의 이종 접합 시 논리 회로나 입출력(I/O) 회로 하부층에 열 손상을 발생시키는 문제가 존재하고 있다.</p>
          <div dmcf-pid="ZrIluIRuzo" dmcf-ptype="general">
           <p>공동연구팀은 강유전체 공정의 단점을 극복하고자 특정 부분의 열처리 방법과 열에너지 최소화 제어 공정기술 개발 연구를 수행했다. 연구팀은 고온 공정의 문제 해결을 위해 선택적 열처리가 가능한 ‘나노초 펄스레이저 어닐링 공정’을 도입했다. 해당 공정은 짧은 파장(355nm)으로 머리카락 굵기의 2천분의 1만큼 얇은 침투 깊이를 가지며, 3천만분의 1초에 해당하는 펄스 레이저를 활용한 빠른 냉각 특성도 갖추고 있어서 열에너지 제어와 강유전체가 가진 강유전성의 촉진에 매우 유리하다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="5mCS7Ce7uL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="나노초 레이저 어닐링 기법 최적화 및 신경 모방 시스템.[DGIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/10/ned/20240610103807375sxxt.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="y4DmtD8t0c" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/10/ned/20240610103807375sxxt.jpg" width="658"></p>
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            나노초 레이저 어닐링 기법 최적화 및 신경 모방 시스템.[DGIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="1JoNyoqy7n" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 기술을 활용해 저온에서도 ‘강유전체’와 ‘반도체 채널’이 활성화되고, 고효율의 AI 반도체 특성을 갖춘 메모리 트랜지스터를 개발했다. 최적화된 소자는 매우 빠른 응답 시간을 가지고 있어, 백만 분의 1초 만에 반응하고, 가속 측정 환경에서 10만 번 이상의 안정적인 쓰기 및 지우기 작업을 수행할 수 있으며, 10년 이상 메모리 상태를 유지했다. 또한 트랜지스터는 1.7V 이상의 ‘메모리 동작범위’를 확보했으며, 온-오프(On-Off) 전류비는 10만 이상의 높은 값을 보여 우수한 전력 소모 성능을 보였다.</p>
          <p dmcf-pid="tigjWgBW3i" dmcf-ptype="general">권혁준 교수는 “이번 연구에서 레이저 어닐링 제어를 통해 최적화된 소자는 이종 접합 구조 및 유연한 구조에서 메모리 응용을 구현했으며, 기존의 실리콘 공정과 높은 호환성을 증명했다. 향후 다양한 소자를 포함하는 차세대 AI 시스템 구현에 혁신적으로 기여할 것으로 기대하고 있다”고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="FnaAYabYFJ" dmcf-ptype="general">이번 연구성과는 국제학술지인 ‘어드밴스드 사이언스’ 온라인 게재됐다.</p>
          <p dmcf-pid="3PRJIR3Ipd" dmcf-ptype="general">nbgkoo@heraldcorp.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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