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KAIST, 차세대 초저전력 상변화 메모리 소자 개발

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소비 전력 15배 이상 감소

[아이뉴스24 최상국 기자] KAIST 연구진이 차세대 초저전력 상변화 메모리 소자 기술을 4일 국제학술지 네이처(Nature)에 발표했다.

최신현 KAIST 전기및전자공학부 교수팀은 이 기술이 기존 상변화 메모리보다 소비 전력을 15배 이상 줄였으며 값비싼 초미세 반도체 노광공정 없이 만들 수 있어 D램, 낸드 플래시 등 기존의 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용될 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다..

KAIST 연구진이 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자 개념도와 기존 상변화 메모리 소자 대비 초저전력 상변화 메모리 소자의 소비 전력 감소 비교. [사진=KAIST]
KAIST 연구진이 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자 개념도와 기존 상변화 메모리 소자 대비 초저전력 상변화 메모리 소자의 소비 전력 감소 비교. [사진=KAIST]

'상변화 메모리(Phase Change Memory)'는 물질의 상(Phase)을 바꾸어 저항 상태를 변경함으로써 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자를 말한다.

현재 널리 사용되고 있는 메모리인 D램은 속도가 매우 빠르지만, 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있으며, 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기/쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 특징을 갖고 있다.

이에 반해, 상변화 메모리는 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모두 가진 차세대 메모리로, 빠른 속도와 비휘발성 특성을 동시에 갖고 있다. 이러한 이유로, 상변화 메모리는 기존의 메모리를 대체할 수 있는 차세대 메모리로 각광받으며, 메모리 기술 또는 인간의 두뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술로 활발히 연구되고 있다.

하지만 기존 상변화 메모리는 쓰기 동작을 할 때 열을 발생시켜 데이터를 저장하기 때문에 소비 전력이 매우 높아서 실용적인 시스템을 구현하기에는 어려움이 있다. 기존 연구는 메모리 동작을 위한 발열 효과를 높이기 위해 초미세 반도체 노광공정을 이용해 소자의 물리적 크기를 줄여 소비 전력을 낮추려 했지만 소비 전력 개선 정도가 작고 공정비용과 공정 난이도가 증가하는 한계가 있었다.

최신현 교수 연구팀은 이러한 상변화 메모리의 소비 전력 문제를 해결하기 위해, 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식으로 크기가 매우 작은 나노 필라멘트 기반의 메모리 소자를 개발했다. 값비싼 노광공정 없이도 나노미터(nm) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성하는 기술로, 공정 비용이 매우 낮을 뿐 아니라 소비 전력이 15배 이상 작은 초저전력 상변화 메모리 소자 구현에 성공했다.

연구팀은 이 소자의 매우 빠른 쓰기 속도, 우수한 반복 동작 신뢰성 특성을 확인했으며, 투과전자현미경 분석을 통해 상변화 나노 필라멘트 기반 메모리 소자의 상변화 메카니즘을 확인했다고 설명했다고 밝혔다.

최신현 교수는 "이번에 개발한 소자는 기존의 연구 방향과는 완전히 다른 방식으로 기존에 풀지 못했던 큰 숙제인 제조비용과 에너지 효율을 대폭 개선한 소자를 개발했다는 의의가 있다"며 "특히, 초저전력 상변화 메모리의 우수한 특성은 차세대 메모리뿐만 아니라 사람의 뇌를 모사해 인공지능을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅에 적합해 적은 전력으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 고성능의 인공지능 칩을 구현할 수 있을 것으로 예상된다"고 기대했다.

연구진 사진. (왼쪽부터) 최신현 KAIST 전기및전자공학부 교수, 박시온 석박사통합과정, 홍석만 박사과정. [사진=KAIST]
연구진 사진. (왼쪽부터) 최신현 KAIST 전기및전자공학부 교수, 박시온 석박사통합과정, 홍석만 박사과정. [사진=KAIST]

KAIST 전기및전자공학부 박시온 석박사통합과정, 홍석만 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구는 '네이처(Nature)'에 4월 4일 출판됐다. (논문명 : Phase-Change Memory via a Phase-Changeable Self-Confined Nano-Filament)

/최상국 기자(skchoi@inews24.com)


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