전류의 ‘최댓값’을 기억하는 2차원 반도체 소자 개발

본교 김준석 교수, 전압 변화에 강한 저전력 뉴로모픽 소자 가능성 제시

본교 전자전기공학부 김준석 교수가 제1저자로 참여한 미국 Northwestern University 연구팀이 차세대 반도체 물질로 부각되고 있는 2차원 반도체 및 강유전체를 결합해, 전류의 ‘최댓값’을 여러 단계로 조절할 수 있는 새로운 반도체 소자 개념을 제시했다. 김 교수는 이번 연구의 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 Advanced Functional Materials에 게재됐다.

인공지능과 데이터 중심 서비스가 빠르게 확산되면서, 기존 반도체 기술만으로는 전력 소모와 연산 효율 문제를 해결하기 어렵다는 지적이 커지고 있다. 특히 인공지능 연산에서는 데이터를 저장하고 다시 읽는 과정이 반복되기 때문에, 정보를 더 적은 전력으로 안정적으로 처리할 수 있는 차세대 반도체 소자가 필요하다. 이러한 흐름 속에서 사람의 뇌처럼 정보를 저장하고 처리하는 신경망모사, 즉 뉴로모픽 컴퓨팅이 주목받고 있으며, 이를 구현하기 위한 핵심 소자로 멤리스터와 다양한 차세대 메모리 소자가 활발히 연구되고 있다.

현재 연구되고 있는 많은 멤리스터 및 뉴로모픽 소자는 주로 ‘전기가 얼마나 잘 흐르는가’를 이용해 정보를 저장한다. 다시 말해, 소자의 저항이나 전도도를 바꾸어 여러 상태를 구분하는 방식이다. 하지만 이 방식에는 구조적인 한계가 있다. 정보를 읽을 때 가해지는 전압이 조금만 달라져도 읽혀 나오는 전류값이 함께 변할 수 있기 때문이다. 실제 회로에서는 배선 저항, 소자 간 편차, 동작 환경 변화 등으로 읽기 전압이 완전히 일정하게 유지되기 어렵다. 따라서 전압 변화에 따른 전류 오차는 안정적인 연산을 방해하는 요인이 될 수 있다.

연구진은 이 문제를 해결하기 위해 기존과 다른 접근을 시도했다. 저항값이나 전도도 자체를 정보로 사용하는 대신, 전류가 더 이상 증가하지 않고 멈추는 ‘포화 전류’에 정보를 담는 방식이다. 수도꼭지를 더 열어도 좁은 관을 통과할 수 있는 물의 양에는 한계가 있는 것처럼, 반도체 소자 안에서도 전자가 지나가는 입구를 조절하면 전류의 최대값을 정할 수 있다. 이렇게 전류의 최댓값 자체를 조절하면, 읽기 전압이 어느 정도 달라지더라도 출력 전류가 비교적 안정적으로 유지될 수 있다.

이를 위해 연구진은 단일층 MoS₂라는 2차원 반도체 위에 α-In₂Se₃라는 2차원 강유전체 소재를 결합했다. 2차원 반도체는 원자 몇 층 두께의 매우 얇은 물질로, 차세대 초박막 전자소자에 활용될 수 있어 많은 관심을 받고 있다. 강유전체는 전압을 가하면 내부의 전기적 방향이 바뀌고, 전압을 제거한 뒤에도 그 상태를 일정 시간 유지할 수 있는 물질이다. 연구팀은 이러한 강유전체의 성질을 이용해 전자가 소자로 들어오는 입구 근처의 전기적 장벽을 조절했고, 그 결과 낮은 전압에서도 전류가 빠르게 포화되며 포화 전류값을 여러 단계로 조절할 수 있음을 확인했다.

이번 연구의 핵심은 단순히 전류를 많이 또는 적게 흐르게 한 것이 아니다. 전류가 도달할 수 있는 ‘최댓값’을 프로그램할 수 있다는 점이다. 기존 저항 기반 소자에서는 읽기 전압이 달라지면 전류값도 함께 흔들릴 수 있지만, 포화 전류를 이용하면 일정 전압 이상에서 전류가 크게 변하지 않는 영역을 활용할 수 있다. 이는 전압 변화에 더 강한 저전력 연산 소자로 발전할 수 있는 가능성을 보여준다.

김준석 교수는 “기존 멤리스터와 뉴로모픽 소자는 주로 저항이나 전도도 변화를 이용해 정보를 표현해 왔다”며 “이번 연구는 전류의 포화값 자체를 조절하는 새로운 방식을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 이어 “읽기 전압의 변화에 덜 민감한 전류 기반 동작 방식은 향후 저전력 연산 소자와 차세대 뉴로모픽 소자 연구에서 중요한 방향이 될 수 있다”고 설명했다.

다만 연구진은 이번 결과가 곧바로 상용 메모리나 완성된 인공지능 반도체 소자를 의미하는 것은 아니라고 설명했다. 이번 연구는 2차원 반도체와 강유전체 계면을 이용해 포화 전류를 조절할 수 있음을 보인 개념 검증 연구다. 향후 실제 응용을 위해서는 여러 소자에서 같은 특성이 반복적으로 나타나는지, 장시간 안정적으로 유지되는지, 반복적인 쓰기와 읽기 동작에서도 성능이 유지되는지 등을 추가로 검증해야 한다.

이번 연구는 김 교수가 지속적으로 수행해 온 2차원 반도체 계면, 강유전체 소자 및 저전력 트랜지스터 연구의 연장선에 있다. 이러한 연구 방향은 현재 홍익대학교 차세대 나노 물질 및 소자 연구실에서 진행하고 있는 차세대 반도체 소자 연구와도 밀접하게 연결된다. 연구실에서는 2차원 소재와 강유전체를 활용한 새로운 반도체 소자를 개발하고, 그 동작 원리를 규명하며, 저전력 연산 소자로 확장하는 연구를 수행하고 있다. 연구실에서는 머리카락보다 훨씬 얇은 2차원 소재를 이용해 새로운 반도체 소자를 만들고, 전기가 소자 안에서 어떻게 흐르는지를 이해하며, 더 적은 전력으로 동작하는 차세대 전자소자를 연구하고 있다. 김 교수 연구실은 앞으로 학생들과 함께 2차원 강유전체 기반 소자의 안정성 향상, 저전력 트랜지스터 구조 개발, 차세대 반도체 소자 물리 분석 연구를 이어갈 계획이다.

본교 김준석 교수

논문 제목: Multi-Level Saturation Current Encoding in Two-Dimensional Ferroelectric Source-Gated Transistors

연구진: 김준석 교수(홍익대학교, 제1저자), Ting-Ching Chu, Zhehao Zhu, Lincoln J. Lauhon 교수(Northwestern University, 교신저자)

게재지: Advanced Functional Materials (Impact Factor 19.9)

DOI: 10.1002/adfm.77877

주요 키워드: 2차원 반도체, 강유전체, 저전력 트랜지스터, 포화 전류, 멤리스터, 뉴로모픽 소자, 차세대 반도체 소자.

링크

전자전기공학부