![(왼쪽부터) 동국대 전자전기공학과 박지희 석사과정생, 김성준 교수 [동국대 제공]](https://cgeimage.commutil.kr/phpwas/restmb_allidxmake.php?pp=002&idx=3&simg=2025051609531201251d2326fc69c1451642.jpg&nmt=30)
이번 연구는 박지희 석사과정생이 제1저자로, 김 교수는 교신저자로 참여했으며, 국제 학술지 「Materials Horizons」에 2025년 4월 온라인 게재됐다.
연구팀이 개발한 VRRAM 소자는 하나의 소자 내에서 저장(reservoir)과 리드아웃(readout) 기능을 함께 수행할 수 있는 구조로, 뉴로모픽 시스템과 같은 인공지능 반도체에 적합한 하드웨어 기반의 축적 컴퓨팅(reservoir computing) 구현 가능성을 제시했다. 특히, 기존 2차원 메모리 구조의 한계를 극복하고 수직 적층 방식을 적용해 집적도를 높였다는 점에서 주목된다.
이번 연구의 핵심은 하부 전극 재료에 따른 기억 특성 제어다. 연구팀은 W(텅스텐) 하부 전극이 적용된 셀은 비휘발성, TiN(티타늄 나이트라이드) 하부 전극이 적용된 셀은 휘발성 메모리 특성을 보인다는 점을 밝혀내, 하나의 공정 내에서 서로 다른 동작 모드를 선택적으로 구현할 수 있는 기술적 기반을 확보했다.
김 교수는 “이번 연구는 박지희 학생이 서울대 반도체공동연구소와 동국대 MINT 청정실을 활용해 실험 전 과정을 주도적으로 수행한 결과”라며 “전극 소재를 활용한 기억 특성 조절은 향후 차세대 AI 반도체 기술의 핵심 기반이 될 수 있다”고 밝혔다.
연구는 한국연구재단 중견연구 사업과 글로벌 기초연구실 사업의 지원을 받아 수행됐다. 두 사업은 각각 축적컴퓨팅 구현을 위한 강유전체 소자 및 수직적층 공정 기술, 뉴로모픽 기반 배터리 PHM(예측 및 건강관리) 연구를 목표로 하고 있다.
김선영 기자 글로벌대학팀 globalu@beyondpost.co.kr