지난 3월 서울에서 열린 바둑대국에 전세계인이 집중했다. 구글社의 자회사 딥마인드가 개발한 인공지능 알파고와 이세돌 구단의 경기였다. 이 대국에서 1200여개의 컴퓨터(CPU)가 시간당 56KW의 전력을 소비한 알파고는, 시간당 불과 20W의 에너지를 소모한 이세돌 구단과 치열한 접전을 벌였다. 이는 인간의 뇌의 뛰어난 직관력 때문으로, 만약 인간의 뇌를 닮은 컴퓨터를 만든다면, 우리는 스마트폰에서도 알파고를 만날 수 있다. 이 때문에 인간의 뇌를 닮은 인공뇌(Neuromorphic) 개발 연구가 시작되고 있으며, 특히 뇌의 기억을 담당하는 시냅스를 모방한 소자 구현 연구가 활발히 진행중이며, 저항 메모리(RRAM)나 상변화 메모리(PRAM)등이 대표적이다. 멤리스터 단일소자를 이용한 인간 뇌의 시냅스 동작 모방에 어느 정도 성과를 보이고 있으나, 대량의 소자 집적 시 높은 에러율을 보이며 뉴로모픽 집적회로의 신뢰도가 급격히 떨어지는 문제점을 안고 있다.

반면, 플로팅 게이트의 충전과 방전을 이용한 메모리인 플래시 메모리는 10년 이상의 데이터 저장, 1,000,000회 이상의 충방전 등의 뛰어난 장점을 갖으며, 특히, 소자 간 특성 차이가 적어 회로 집적 시 100%에 가까운 신뢰도를 보이며 현대의 스마트폰, 컴퓨터 등의 주요 저장장치로 사용 중이다. 그러나 플래시 구조적 한계(3전극 구동)로 인해 시냅스(2전극 구동)에 적용이 불가능했다. 성균관대학교 유우종 교수(전자전기공학부) 연구진은 2016년 플래시 메모리의 구조를 변경(3전극  2전극)한 터널링 메모리(TRAM, Tunneling Random Access Memory)를 최초로 개발하여 시냅스 모방소자을 구현한 바 있다. 실제 사람 뇌 안의 100조개에 달하는 시냅스를 모방하기 위해서는 신뢰성 높은 메모리의 고집기술이 선행되어야 한다. 연구진은 최근 진행된 연구에서 터널링 메모리의 고집적 기술을 확보하였고, 집적메모리의 높은 신뢰성을 확인함으로써 100조개 시냅스 모방의 기초를 마련하였다. 

개발 된 터널링 메모리는 2차원 나노물질인 그래핀, 이황화몰리브덴(MoS2)과 고품질의 절연막인 산화알루미늄(Al2O3)의 적층 방식으로 제작되었다. 이황화몰리브덴에 연결된 소스와 드레인 전극에 전압을 가하면 이황화몰리브덴 채널을 통해 전자(신호)가 흐르게 된다. 이때 드레인 전극과 그래핀 사이의 전계 차이에 의해 일부 전자가 수 나노미터의 두께의 얇은 산화알루미늄 절연층을 터널링 하여 그래핀에 저장된다. 저장된 전자는 소스전극과 그래핀 사이의 낮은 전계 차이로 인하여 터널링 되지 않고 그래핀에 유지될 수 있다. 이를 조절하여 저장된 전자의 양에 따른 이황화몰리브덴의 저항 변화를 통해 메모리의 특성이 구현된다. 

연구진은 화학기상증착법(chemical Vapor Deposition, 이하 CVD)을 통하여 대면적으로 성장한 그래핀과 2차원 반도체를 활용해 대면적 메모리 집적기술을 확보하였다. 전기적 특성 측정에서 집적된 메모리 중 90%이상의 메모리에서 높은 신호 정밀도(on/off ratio 103)와 낮은 소자 변형(1%)을 보이며 터널링 메모리의 높은 신뢰도와 동작 안정성을 확보하였다. 또한, 깨지기 쉬운 게이트 전극과 절연막을 제거하여 휘어짐에 매우 적합한 구조를 확보했다. 향후 휘어지는(플렉시블) 스마트폰, 컴퓨터에 쉽게 적용돼 기술적 진보를 가져올 것으로 보인다.

본 연구는 과학기술분야 세계적인 학술지인 어드밴스드 매터리얼(Advanced Materials, IF 19.791)에 표지논문으로 선정됐다.