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인간의 뇌 닮은 인공지능 기억저장소자 - 그래핀 등 2차원 나노물질로 터널링 메모리(TRAM) 개발

터널링 메모리(TRAM), 기존 구조적 한계를 극복하고 시냅스로 동작이 가능한 터널링 메모리 구현하여 향후 플섹시블 컴퓨터에 쉽게 적용되어 기술적 진보를 가져올 것

전자전기공학부 유우종 교수

  • 인간의 뇌 닮은 인공지능 기억저장소자 - 그래핀 등 2차원 나노물질로 터널링 메모리(TRAM) 개발
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조선비즈 - http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2016/09/02/2016090201922.html?main_hot5 


미래창조과학부 산하 기초과학연구원 나노구조물리연구단(단장 이영희, 성균관대 물리학과) 연구진과 성균관대학교 유우종 교수(전자전기공학부) 연구진은 공동연구를 통하여 인간의 뇌 속 시냅스를 모방한 기억저장소자인 터널링 메모리(TRAM, Tunneling Random Access Memory)를 개발했다. 이로써 차세대 연산장치 개발이 본격적인 궤도에 오를 전망이다. 


인간의 뇌는 시냅스로 전기적 신호를 전달하고 신호의 잔상이 시냅스에 남는 방식으로 기억을 저장한다시냅스는 2개의 신호전달 돌기(소자의 전극)로 신호를 입력받고 전달하며동시에 저장한다이러한 시냅스의 기능을 구현하는 소자를 만들기 위해서는 시냅스와 같이 2개의 신호전달 전극을 갖는 기억저장소자(메모리)가 필요하다반면컴퓨터 기억저장소자인 플래시 메모리는 신호의 입력전달저장을 각각 담당하는 3개의 전극(Drain, Source, Gate)로 구성되어 시냅스로의 적용에 구조적 한계를 갖고 있었다


연구진은 기존 3개의 전극을 갖는 플래쉬 메모리에서 저장 전극(Gate)을 없앴다. 그 대신 2개의 전극(Drain, Source)으로 신호 전달 및 저장을 동시에 수행하도록 하여 시냅스로 동작이 가능한 터널링-메모리(TRAM)를 구현하였다.


이번 개발된 터널링 메모리는 2차원 나노물질인 그래핀 그래핀 : 탄소원자들이 6각형 형태로 배열되어 2차원 평면구조를 갖는다. 전기 전도성과 열전도도가 매우 높고 빛 투과율, 물리화학적 안정성 그리고 값이 싼 장점 때문에 차세대 신소재로 주목받았다. 하지만 단위 체적 및 무게 당 성능치가 낮은 2차원 구조로 산업적 응용에 한계가 있다. , 육각형 질화붕소(h-BN) 육각형 질화붕소 : 붕소(B)와 질소(N)로 이루어진 육각형(Hexagonal) 벌집구조 모양의 2차원 물질로 부도체의 물성(절연)을 지닌다. 기판과 전자소재 및 소자간의 상호작용을 최소화해, 소재 및 소자의 성능을 온전히 유지 시킬 수 있는 신물질로 각광받고 있다. , 이황화몰리브덴(MoS2) 이황화몰리브덴 : 전이금속인 몰리브데늄(Mo) 원자에 주기율표상 산소와 같은 족에 속하는 황(S) 두 개가 결합하여 2차원 평면을 이루고 있는 2차원 물질이다. 단일층 MoS2는 반도체 특성을 보이며, 전자소자 및 광전자 소자에 응용 가능성이 매우 높은 신소재로 알려져 있다. 을 쌓아올려 만들었다. 이황화몰리브덴에 연결된 입력 전극(Drain)에 전압을 가하면 이황화몰리브덴을 통해 전자(신호)가 흐른다. 일부 전자는 수 나노미터 나노미터 : 10의 마이너스 9승 미터 의 두께의 얇은 육각형 질화붕소 절연층을 터널링 터널링 : 양자역학의 관점에서 에너지를 가지고 이동하는 물체(전자)가 자신의 에너지보다 높은 에너지 장벽을 뚫고 통과할 수 있는 확률적 현상을 의미한다. 고전 역학 관점에서는 에너지 장벽보다 적은 에너지를 가진 물체가 장벽을 뛰어넘을 수 없다고 판단되지만, 에너지 장벽의 두께가 아주 얇거나 이동하고 있는 물체의 에너지가 상당하다면 터널링에 의한 통과 현상이 일어날 수 있다 해 그래핀에 저장된다. 저장된 전자의 양에 따라 이황화몰리브덴의 저항이 변하며 전자의 흐름을 제어하는 방법으로 0 에서 1 사이의 아날로그 신호로 나뉘어 시냅스 기능을 수행하거나, ‘0’ 또는 ‘1’의 디지털 신호로 나뉘어 기존 디지털 기기의 메모리 기능을 수행한다. 메모리로 기능을 한다. 터널링 메모리 구조는 현재 상용화된 실리콘 메모리에도 곧바로 적용이 가능하다.


또한, 이번 성과는 모든 소자재료를 전기적, 기계적 특성이 우수한 2차원 나노물질을 사용해, 기존 메모리 소자(PRAM, RRAM) 대비 1000배 높은 신호 정밀도(on/off ratio 109)를 얻었다. 또한, 깨지기 쉬운 게이트 전극과 절연막을 제거하여 늘어남에 매우 적합한 구조(>19%)를 확보했다. 

향후 입는 스마트폰, 휘어지는(플렉시블) 컴퓨터에 쉽게 적용돼 기술적 진보를 가져올 것으로 보인다. 본 연구 성과는 국제 학술지인 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 9월 2일 게재됐다.




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