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수천 년 걸리던 컴퓨터 난제를 반도체로 푼다
빅데이터와 인공지능 시대, 수천 년이 걸리는 ‘조합 최적화 문제(가능한 모든 경우 중 가장 효율적인 답을 찾는 문제)’를 해결할 수 있는 길이 열렸다. KAIST 연구진이 기존 실리콘 공정만으로 구현 가능한 연산 하드웨어를 개발해, 별도 설비 없이 바로 생산·적용 가능한 전환점을 제시했다. 이를 통해 물류, 금융, 반도체 설계 등 다양한 산업에서 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능해질 전망이다.
우리 대학은 전기및전자공학부 최양규 교수와 김상현 교수 공동 연구팀이 기존 실리콘 반도체 공정만을 활용해 차세대 최적화 전용 하드웨어인 ‘오실레이터 기반 아이징 머신(Oscillatory Ising Machine, 여러 진동 소자가 상호작용하며 최적 해를 찾아내는 특수 목적형 컴퓨터)’을 구현하는 데 성공했다고 6일 밝혔다.
연구팀이 주목한 것은 ‘오실레이터(일정한 주기로 신호를 반복하는 진동 소자)’다. 여러 개의 오실레이터가 서로 신호를 주고받으며 박자를 맞추는 과정에서 시스템은 자연스럽게 가장 안정적인 상태에 도달하고, 이 과정에서 최적의 해를 찾아낸다.
기존 아이징 머신은 오실레이터 간 미세한 주파수 편차(각 소자의 진동 속도 차이)를 정밀하게 제어하기 어렵고, 소자 간 연결도 제한적이어서 복잡한 문제를 푸는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이를 극복하기 위해 오실레이터와 이를 연결하는 커플러(Coupler, 소자 간 상호작용의 강도를 조절하는 장치)를 모두 단일 실리콘 트랜지스터(반도체의 기본 스위치 소자)로 구현하는 새로운 접근 방식을 도입했다.
이를 통해 오실레이터 간 주파수 편차를 줄여 안정적인 동기화(여러 신호가 같은 리듬으로 맞춰지는 상태)를 가능하게 했으며, 커플러를 이용해 다중 상태 커플링(연결 강도를 여러 단계로 조절하는 방식)을 구현함으로써 문제의 가중치(각 조건의 중요도)를 보다 정밀하게 반영할 수 있게 했다.
그 결과, 아이징 모델의 표현력과 해 탐색 성능을 동시에 크게 향상시켰다.
연구팀은 해당 기술을 활용해 대표적인 조합 최적화 문제인 ‘최대 절단(Max-Cut, 네트워크를 두 그룹으로 나눌 때 연결을 최대화하는 문제)’ 해결에 성공했다.
이 문제는 물류 경로 최적화, 금융 포트폴리오 구성, 반도체 회로 배치 등 다양한 산업 분야에 직접 활용될 수 있다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 특수 소재나 비표준 공정 없이, 현재 반도체 산업에서 사용하는 CMOS* 공정을 그대로 활용했다는 점이다. 따라서 이번 기술은 별도의 설비 투자 없이도 기존 반도체 생산 라인에서 대량 생산과 상용화가 가능하다는 장점을 가진다.
*CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor,상보형 금속산화물 반도체): 현대 반도체 제조의 가장 표준이 되는 공정 기술로 전력 소모가 매우 적고 열이 많이 나지 않아 스마트폰, 컴퓨터의 CPU 등 거의 모든 디지털 기기의 두뇌 역할을 하는 칩을 만드는 데 사용
최양규 교수는 “이번 연구는 오실레이터와 커플러를 모두 실리콘 소자로 구현해 확장성과 정밀도를 동시에 확보한 아이징 머신 하드웨어”라며, “반도체 설계 자동화, 통신 네트워크 최적화, 자원 분배 등 대규모 조합 최적화가 필요한 다양한 산업 분야에 적용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 윤성윤 박사과정과 김준표 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며, 과학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 3월 27일자로 게재되며 그 우수성을 세계적으로 인정받았다.
※ 논문명: Scalable Ising machine composed entirely of Si transistors, DOI: 10.1126/sciadv.adz2384
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.06 조회수 1178 -
뉴로모픽 신경망으로 컴퓨팅 난제 해결하다
우리 연구진이 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 소재 및 공정만을 사용해 초소형 진동 신경망을 구축하여 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제*를 해결했다.
*그래프 색칠 문제: 그래프 이론에서 사용되는 용어로, 그래프의 각 정점에 서로 다른 색을 할당해야 하며, 이러한 색깔 구분 문제는 방송국 주파수가 겹쳐 난시청 지역이 발생하지 않도록 주파수를 할당하는 문제 등과도 유사해 다양하게 응용되고 있음
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다.
빅데이터 시대가 도래하면서 인공지능 기술이 예전과 비교할 수 없을 만큼 비약적으로 발전하고 있다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망(oscillatory neural network)은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다.
연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면, 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화(synchronization) 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식(edge detection) 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제(vertex coloring problem)를 해결했다.
또한 이번 연구는 제조 관점에서, 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신, 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 관련 소재 및 공정만으로 진동 신경망을 구축했기 때문에, 양산에 바로 적용 가능하다는 장점이 있다.
연구를 주도한 윤성윤 박사과정, 서강대학교 한준규 교수는 "개발된 진동 신경망은 복잡한 컴퓨팅 난제를 계산할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어로, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계 및 스케줄링 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
윤성윤 박사과정과 한준규 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 3월 24권 9호에 출판되었으며, 추가 표지 논문(Supplementary Cover)으로 선정됐다.
(논문명 : A Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network)
(https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.nanolett.3c04539).
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업 및 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.03 조회수 13038 -
해킹 공격 막는 암호 반도체 최초 개발
사물인터넷(IoT), 자율 주행 등 5G/6G 시대 소자 또는 기기 간의 상호 정보 교환이 급증함에 따라 해킹 공격이 고도화되고 있다. 이에 따라, 기기에서 데이터를 안전하게 전송하기 위해서는 보안 기능 강화가 필수적이다.
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 류승탁 교수 공동연구팀이 ‘해킹 막는 세계 최초 보안용 암호 반도체’를 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 100% 실리콘 호환 공정으로 제작된 핀펫(FinFET) 기반 보안용 암호반도체 크립토그래픽 트랜지스터(cryptographic transistor, 이하 크립토리스터(cryptoristor))를 세계 최초로 개발했다. 이는 트랜지스터 하나로 이루어진 독창적 구조를 갖고 있을 뿐만 아니라, 동작 방식 또한 독특해 유일무이한 특성을 구비한 난수발생기다.
인공지능 등의 모든 보안 환경에서 가장 중요한 요소는 난수발생기이다. 가장 널리 사용되는 보안 칩인 ‘고급 암호화 표준(advanced encryption standard, AES)’에서 난수발생기는 핵심 요소로, AES 보안 칩 전체 면적의 약 75%, 에너지 소모의 85% 이상을 차지한다. 따라서, 모바일 혹은 사물인터넷(IoT)에 탑재가 가능한 저전력/초소형 난수발생기 개발이 시급하다.
기존의 난수발생기는 전력 소모가 매우 크고 실리콘 CMOS 공정과의 호환성이 떨어진다는 단점이 있고, 회로 기반의 난수발생기들은 점유 면적이 매우 크다는 단점이 있다.
연구팀은 기존 세계 최고 수준 연구 대비 전력 소모와 점유 면적 모두 수천 배 이상 작은 암호 반도체인 단일 소자 기반의 크립토리스터(cryptoristor)를 개발했다. 절연층이 실리콘 하부에 형성되어 있는 실리콘 온 인슐레이터(Silicon-on-Insulator, SOI) 기판 위에 제작된 핀펫(FinFET)이 가지는 내재적인 전위 불안정성을 이용해 무작위적으로 0과 1을 예측 불가능하게 내보내는 난수발생기를 개발했다.
다시 설명하면, 보통 모바일 기기 등에서 정보를 교환할 때 데이터를 암호화하는 알고리즘에는 해커가 암호화한 알고리즘을 예측할 수 없도록 하는 것이 중요하다. 이에 무작위의 0과 1이 난수이며 0과 1의 배열이 매번 다른 결과가 나오게 하여 예측 불가능성을 가지도록 함으로써 공격자가 예측하지 못하도록 차단하는 방식이다.
특히, 크립토리스터 기반 난수발생기 연구는 국제적으로도 구현한 사례가 없는 세계 최초의 연구이면서, 기존 논리 연산용 또는 메모리용 소자와 동일한 구조의 트랜지스터이기 때문에, 현재 반도체 설비를 이용한 양산 공정으로 100% 제작이 가능하며 저비용으로 빠르게 대량생산이 가능하다는 점에서 의미가 크다.
연구를 주도한 김승일 박사과정은 개발된 “암호 반도체로서 초소형/저전력 난수발생기는 특유의 예측 불가능성으로 인해 보안 기능을 강화해 칩 또는 칩 간의 통신 보안으로 안전한 초연결성을 지원할 수 있고, 특히 기존 연구 대비 에너지, 집적도, 비용 측면에서 탁월한 장점을 갖고 있어 사물인터넷(IoT) 기기 환경에 적합하다”고 연구의 의의를 설명했다.
전기및전자공학부 김승일 박사과정이 제1 저자, 유형진 석사가 공저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스(Science)’의 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 2024년 2월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : Cryptographic transistor for true random number generator with low power consumption)
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.29 조회수 14328 -
생물의 후각을 모방한 단일 뉴로모픽 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 기계공학과 박인규 교수 공동 연구팀이 ‘생물의 후각 뉴런을 모방한 단일 뉴로모픽 소자’을 개발하는 데에 성공하였다고 밝혔다. 과거‘인간의 후각을 모방한 뉴로모픽 모듈'을 개발하는 데에 성공했던 연구팀은, 기존에 센서와 뉴런 소자가 분리되어 별도 센서의 신호를 받아 스파이크 출력을 했던 뉴로모픽 모듈에서 한 층 더 발전된, 단일 소자만으로 가스 감지 및 스파이크 신호 출력이 가능한 뉴로모픽 소자를 개발하였다.
이상원 박사과정이 제 1저자로 참여하고 강민구 박사과정이 공동저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Cell’ 자매지인 ‘Device’에 2023년 9월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : An Artificial olfactory sensory neuron for selevtive gas detection with in-sensor computing).
인공지능을 활용한 가스 센서는 혼합 가스를 정확하게 분류할 수 있다는 점에서 산업 안전, 호흡 모니터링, 음식 모니터링 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 그러나 기존의 센서들은 센서의 신호를 받아 디지털화하는 아날로그-디지털 변환기(ADC)가 별도로 필요할 뿐 아니라, 소프트웨어를 통해 인공지능을 구현하기 때문에 프로세서와 메모리 간 반복적인 데이터 이동이 필요한 폰노이만 아키텍처를 이용한다. 그에 따라 높은 전력이 소모되어 배터리로 구동되어야 하는 모바일, 사물인터넷 장치 등 실상황에서 활용성이 떨어진다.
한편, 인간의 후각 뉴런은 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비로도 가스를 감지할 수 있다. 초저전력 소모를 위하여, 이를 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 신호를 전달하는 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있으며, 기존 연구의 경우 별도의 센서 신호를 받아 뉴런 소자 및 회로에서 스파이크 신호로 변환을 하는 방식이었다. 그에 따라 센서와 뉴런 장치 간 별도의 패키징 공정이 필요하고, 두 장치 간에 발생하는 신호 지연 및 전력 소모도 추가로 발생하게 된다.
연구팀은 스파이크 신호를 출력할 수 있는 silicon nanowire field-effect transistor (SiNW-FET) 상부에 수소와 암모니아에 반응성을 가지는 palladium과 platinum nanoparticle을 코팅하여, 가스를 감지하여 스파이크 출력 변화를 보이는 단일 후각 뉴런 소자를 개발하였다. 즉 센서와 뉴런 소자를 별도로 공정하는 것이 아닌 가스 감지 기능을 하는 인공 뉴런 단일 소자를 개발한 것이다. 연구팀은 제작된 뉴런 소자에, 마찬가지로 field-effect transistor 기반의 단일 시냅스 소자를 연결하여 수소와 암모니아를 구분하는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 가스 감지 뉴런과 시냅스 모두 완전한 Si CMOS 공정 시스템을 이용하여 모듈을 개발하였기 때문에 이후 대규모 공정을 안정적으로 할 수 있다는 점에서 의미가 크다.
연구를 주도한 이상원 박사과정은 “개발된 뉴로모픽 모듈은 IoT 분야에서 호흡 모니터링이나 위험 가스 감지 등에 유용하게 사용될 것으로 기대된다"며, 특히 "자체적으로 가스 감지가 가능한 단일 뉴런 소자 개발은 인-센서 컴퓨팅 분야에서 의미 있는 발전이 될 것이다"고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.12 조회수 10795 -
인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발하고, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 24일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 초일웅 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2022년 1월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System).
인공지능을 이용한 촉각 인식 시스템은 센서 어레이에서 수신된 신호를 인공 신경망을 이용해 높은 정확도로 물체, 패턴, 또는 질감을 인식할 수 있어, 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템의 대부분은 폰 노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 높은 전력을 소모할 수밖에 없어 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 촉각 인식 시스템은, 스파이크 형태로 감각 정보를 전달함으로써 낮은 전력 소비만으로 물체, 패턴, 또는 질감을 판별할 수 있다. 따라서 저전력 촉각 인식 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 촉각 인식 시스템을 모방한 뉴로모픽 촉각 인식 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 촉각 뉴런처럼 외부 압력 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 압력 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 마찰대전 발전기(triboelectric nanogenrator, TENG)와 바이리스터(biristor) 소자를 이용해, 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 제작된 뉴로모픽 모듈은 마찰대전을 이용하기 때문에, 자가 발전이 가능하고 3 킬로파스칼(kPa) 수준의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 이는 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력 정도의 크기다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축했다. 호흡 모니터링 센서가 코 주위에 설치되면 들숨 및 날숨을 감지하고 복부 주변에 설치되면 복식호흡을 별도로 감지할 수 있다. 따라서 수면 중 무호흡이 일어날 경우, 이를 감지해 경보를 보냄으로써 심각한 상황으로의 진행을 미연에 방지할 수 있다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "이번에 개발한 뉴로모픽 센서 모듈은 센서 구동에 필요한 에너지를 스스로 생산하는 반영구적 자가 발전형으로 사물인터넷(IoT) 분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업, BK21 사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.25 조회수 17935 -
인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다.
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다.
공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작되어, 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `사이언스 어드벤시스(Science Advances)' 8월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Co-integration of single transistor neurons and synapses by nanoscale CMOS fabrication for highly scalable neuromorphic hardware).
뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는, 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 천억 개(1011)의 뉴런과 백조 개(1014)의 시냅스로 구성된다는 점에서, 실제 모바일 및 사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 개선할 필요가 있다.
이를 개선하기 위해 다양한 소재 및 구조 기반의 뉴런과 시냅스가 제안되었지만, 대부분 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 없어 상용화가 어렵고 양산 적용에 문제가 많았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이미 널리 쓰이고 있는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했으며, 이를 동일 웨이퍼(8 인치) 상에 동시 집적해 뉴로모픽 반도체를 제작했다.
제작된 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리 및 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조로, 트랜지스터가 메모리 기능 및 논리 연산을 수행하는 것은 물론, 새로운 뉴로모픽 동작이 가능함을 실험적으로 보여 준 것에 가장 큰 의미가 있다. 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 제작했다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼, 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 수행하는 야누스(Janus) 구조로 구현 가능함을 세계 최초로 입증했다.
연구팀의 기술은 복잡한 디지털 및 아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체 구현해 집적도를 획기적으로 높였고, 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 21,000 단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6 단위 이하이므로 집적도가 약 3,500 배 이상 높다.
연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체를 바탕으로 증폭 이득 조절, 동시성 판단 등의 뇌의 기능을 일부 모방했고, 글자 이미지 및 얼굴 이미지 인식이 가능함을 보였다.
연구팀이 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도 개선과 비용 절감 등에 이바지하며, 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
한준규 박사과정은 "상보성 금속 산화막 반도체(CMOS) 기반 단일 트랜지스터를 이용해 뉴런과 시냅스 동작이 가능함을 보였다ˮ 라며 "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적함으로써, 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선했고, 이는 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.06 조회수 19753 -
제4차 산업혁명 핵심 특허기술설명회, 12일 코엑스에서 개최
우리대학이 오는 9월 12일 오후 1시부터 서울 삼성동 코엑스(317~318호)에서 기술보증기금(이사장 김규옥)과‘2017 KAIST 4차 산업혁명 핵심 특허기술’ 설명회를 공동 개최한다. 이번 설명회는 우리대학이 직접 연구·개발을 통해 보유하고 있는 우수한 특허기술 중에서도 4차 산업혁명을 이끌어 나갈 10개 핵심 특허기술에 대한 소개와 함께 국내·외 기업을 대상으로 사업화를 위한 기술이전 등에 관한 상호 협력방안을 논의하기 위해 마련됐다.
우리대학은 올 상반기 중 내부교수들을 대상으로 공모를 진행한 후 접수된 특허기술 중 학과장 및 변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 10명 내외로 ‘평가·선정위원단’을 구성해 당장 사업화 가능성이 높은 기술 위주로 ‘2017 KAIST 4차 산업혁명 핵심 특허기술’을 선정하고 지난 달 23일 결과를 발표했다.
우리대학이 발표한 ‘2017 KAIST 4차 산업혁명 핵심 특허기술’은 ▲고 정확도 사물인터넷(IoT) 나노섬유 가스센서(김일두 교수) ▲빅데이터와 인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 최적의 항암치료 기술(조광현 교수) ▲고 신축성 웨어러블 사물인터넷(IoT) 스트레인 센서(박오옥 교수) ▲칩 앤 플래쉬(Chip & Flash) 메모리 데이터 보안기술(최양규 교수) ▲뇌 영상 바이오 헬스케어 장치(배현민 교수) 등이다. 이밖에 ▲사용자의 감정에 따라 감성서비스를 제공하는 디지털 생명체 기술(김종환 교수) ▲스마트 팩토리 구현을 위한 레이저-통합 정밀계측시스템 기술(김승우 교수) ▲실내·외 이동로봇의 자율주행을 위한 위치인식 및 맵 작성 기술(명현 교수) ▲5G 통신 및 레이더용 빔포밍 IC 최적화 기술(홍성철 교수) ▲패턴/편파 빔포밍 기반 5G 이동통신 용량증대 기술(조동호 교수)도 10대 핵심기술로 뽑혔다.
기술사업화센터 관계자는 “ICT·무인운송수단·인공지능·로봇공학·사물인터넷(IoT)·나노기술·빅데이터 분석 등 4차 산업혁명을 주도하는 파급효과가 크고 당장 사업화 가능성이 높은 기술 위주로 향후 다양한 분야로의 응용가능성과 시장규모·기술적인 혁신성 등을 감안해 선정했다”고 선정기준을 밝혔다.
이번 설명회는 최경철 산학협력단장 사회로 신성철 총장의 개회사와 김규옥 기술보증기금 이사장의 격려사 순으로 진행되는데 우리대학 총동문회장인 고정식 前 특허청장이 특별 초청돼 ‘지식재산 전쟁시대 – 우리는 어떻게 승자가 될 것인가’라는 주제로 강연을 한다. 이어 김일두 교수(신소재공학과) 등 연구자인 교수 10명 모두가 직접 참석해 자신이 개발한 특허기술별로 개요 및 특·장점, 적용분야 등에 관해 15분씩 설명하는 시간을 갖는다. 이밖에 기술사업화센터에서는 설명회 직후 KAIST 기술을 필요로 하는 기업과의 직접 상담을 통해 기술이전 기회를 확대시킬 수 있도록 ‘U2B 기술이전 상담’시간도 마련했다.
신성철 총장은 “우리나라 4차 산업혁명을 주도하고 있는 KAIST의 우수한 기술력을 외부에 공개하고 또 기술이전을 통해 기술사업화 활성화에 기여하고자 한다”며 이번 설명회 개최에 대한 의미를 부여했다. 신 총장은 또 “10대 핵심 특허기술에 대한 기술이전 마케팅을 적극 추진해서 대학의 연구가 경제적 가치창출로 직결되는 기술사업화 혁신의 성공신화를 KAIST가 만들어 갈 것”이라고 포부를 밝혔다. 신 총장은 이어 “아직 발굴되지 않은 핵심 특허기술은 물론 사업추진과 관련한 각종 아이디어 등의 지속적인 발굴노력을 통해 기술사업화 혁신을 적극 권장하고 추진해 나갈 것”이라고 강조했다.
이번 설명회에 참가 또는 상담을 위한 신청접수는 관련 홈페이지( http://tech4.kaist.ac.kr )를 이용하면 된다.
문의 042-350-4791.
2017.09.04 조회수 28247 -
4차 산업혁명 주도하는 2017 KAIST 10대 핵심 특허기술 선정
신소재공학과 김일두 교수의 동물 단백질을 촉매로 활용해 호흡으로 질병을 진단할 수 있는 센서 개발과 관련한 연구결과가 게재된 화학분야 국제학술지인 '어카운트 오브 케미칼 리서치' 올 7월호 표지사진.
환자의 날숨 속 가스농도를 음주측정기와 같이 간편하고 빠른 방법으로 측정해 질병을 조기에 진단할 수 있는 ‘헬스케어 사물인터넷(IoT) 가스센서’와 빅데이터·인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 ‘개인맞춤형 항암치료 기술’등이 4차 산업혁명을 이끌어 나갈 ‘2017 KAIST 10대 핵심 특허기술’로 뽑혔다.
우리대학은 최근 내부교수들을 대상으로 공모를 진행한 후 접수된 특허기술을 대상으로 학과장 및 변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 10명 내외로 구성된 ‘평가·선정위원단’의 조사와 자문·평가를 통해 4차 산업혁명을 주도할 기술 가운데 당장 사업화 가능성이 높은 기술 위주로 ‘2017 KAIST 10대 핵심 특허기술’을 선정하고 그 결과를 23일 발표했다.
그동안 직접 연구·개발을 통해 특허를 보유 중인 우수기술 가운데 ICT(정보통신기술)·무인 운송수단·인공지능·로봇공학·사물 인터넷(IoT)·나노기술·빅데이터 분석 등 4차 산업혁명을 주도하는 파급효과가 큰 기술을 위주로 향후 다양한 분야로의 응용가능성과 시장규모·기술적인 혁신성 등을 감안해서 10대 기술을 선정했다는 게 학교 관계자의 설명이다. 선정된 기술은 비즈니스 모델 개발을 통한 프로토타입 제작지원은 물론 국내·외 마케팅 우선 추진과 IP R&D 분석 등 학교로부터 다양한 지원을 받게 된다.
특히 신성철 총장이 올 3월 취임당시 내걸은 KAIST 5대 혁신방안 중 하나인 ‘기술사업화’ 혁신의 일환으로 기술사업화에 대한 성공률 제고와 활성화를 위해 우리대학은 오는 9월 12일 서울 삼성동 코엑스에서 10대 핵심 특허기술에 관심이 많은 기업관계자 등 200여명을 초청해 해당 기술에 대한 구체적인 설명과 함께 현장에서 기술이전에 관한 상담 등을 진행하는 대규모 설명회를 개최할 예정이다.
사업화를 목적으로 국내·외 기업들과의 기술개발 및 기술이전 등 상호 협력방안을 논의하기 위해 마련한 이 설명회에는 신성철 총장을 비롯해 김규옥 기술보증기금 이사장, 고정식 총동문회장 등 주요 내·외빈이 참석한다. 특히 이날 설명회에는 김일두 교수(신소재공학과)·조광현 교수(바이오및뇌공학과) 등 연구자인 교수진 10명 모두가 직접 참석해 특허기술별로 15분씩 발표하는 시간을 갖는다.
우리대학이 23일 발표한 ‘2017 KAIST 10대 핵심 특허기술’은 ▲환자의 날숨만으로 병을 조기에 진단할 수 있는 헬스케어 사물인터넷(IoT) 가스센서(김일두 교수) ▲빅데이터와 인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 개인맞춤형 항암치료 기술(조광현 교수) ▲인체 모션 감지용 고민감도 웨어러블 스트레인 센서(박오옥 교수) ▲하드웨어 기반의 칩 앤 플래쉬(Chip & Flash) 메모리 데이터 보안기술(최양규 교수) ▲근적외선 뇌 영상 바이오 헬스케어 장치(배현민 교수) 등 이다.
이밖에 ▲사용자의 감정에 따라 감성기반의 대화가 가능한 디지털 생명체 생성시스템과 제어방법에 관한 기술(김종환 교수) ▲스마트 팩토리 구현을 위한 레이저-통합 정밀계측시스템 기술(김승우 교수) ▲실내·외 이동로봇의 자율주행을 위한 위치인식 및 지도작성 기술(명현 교수) ▲가변이득 위상천이기를 이용한 초소형·저전력·고선형 5G 빔포밍 IC 최적화 기술(홍성철 교수) ▲5G 통신 용량증대를 위한 빔포밍 기반의 다중채널 무선자원 집적화 기술(조동호 교수)도 10대 핵심 특허기술에 포함됐다.
각 특허기술을 세부적으로 소개하면 우선 ▲환자의 날숨만으로 병을 진단할 수 있는 헬스케어 사물인터넷(IoT) 가스센서(김일두 교수·신소재공학과)는 환자의 호흡을 통해 배출되는 날숨 속 가스를 측정해 질병을 조기진단 할 수 있는 기술이다. 특정질병에 대해 음주 측정기처럼 간편하고 빠르게 진단할 수 있는 게 큰 특징으로 스마트 폰이나 모바일 헬스기기, 웨어러블 센서 등에 적용이 가능하다.
▲빅데이터와 인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 개인맞춤형 항암치료 기술은 암세포 유전자 변이정보를 반영한 가상실험을 통해 약물효과를 예측하고 최적화할 수 있는 기술이다. 환자의 유전자 변이정보를 활용하므로 개인맞춤형 치료전략 수립이 가능하다. 조광현(바이오및뇌공학과) 교수는 “표적항암제 개발에 대한 중요성 및 시장규모는 기하급수적으로 증가하는 반면 암세포 특징이나 약제 내성부분을 반영하지 않은 기존연구는 치료효과가 낮기 때문에 약물효과를 예측할 수 있는 기술개발이 필요했다”고 개발동기를 밝혔다.
▲박오옥(생명화학공학과) 교수가 개발한 인체 모션 감지용 고민감도 웨어러블 스트레인 센서는 신축성 있는 실을 이용해 만들어졌기 때문에 기존의 금속으로 만들어진 센서와는 달리 신축성과 민감도가 매우 높은 차세대 센서다. 쉽게 구부려지고 늘어나는 특성상 웨어러블 디바이스에 적용이 가능하고 인체에 무해해서 옷 또는 장갑 등 스마트 의류에도 응용할 수 있다.
▲하드웨어 기반의 챕 앤 플래쉬(Chip & Flash) 메모리 데이터 보안기술(최양규 교수·전기및전자공학부)은 하드웨어 내에 위치한 보안 소자가 인가된 전기신호에 의해 물리적으로 파괴됨으로써 외부로부터의 시스템 접근을 원천적으로 차단하는 기술이다. 소프트웨어가 아닌 하드웨어적인 보안기술이므로 파괴된 보안 소자의 복구를 위한 방법이 현존하지 않기 때문에 90%이상을 SW 보안기술에 의존하고 있는 국방·국가정보·금융업·공공기관·대기업 서버 등에 적용이 가능하다.
▲근적외선 뇌 영상 바이오 헬스케어 장치(배현민 교수·전기및전자공학부)는 공간해상도를 가지는 고해상도 뇌 영상장치이다. 기존 시스템의 단점인 낮은 해상도를 획기적으로 개선했기 때문에 뇌혈관계 질환 및 뇌 인지기능 등을 모니터링 할 수 있고 휴대가 가능하다. 인구 고령화로 인해 퇴행성 뇌질환 시장규모는 지속적으로 성장할 가능성이 높기 때문에 향후 수요가 급증할 것으로 예상된다.
▲김종환 교수(전기및전자공학부)가 개발한 사용자의 감정에 따라 감성서비스를 제공하는 디지털 생명체 기술은 사용자의 외형·음성·성향정보를 분석하고 디지털 DNA에 저장해 이를 바탕으로 새로운 디지털 생명체를 생성하고 이 생명체를 통해 사용자에게 최적화된 감성서비스를 제공하는 기술이다. 사용자와 디지털 생명체 간 스토리가 있는 대화가 가능해서 하드웨어 교육용 로봇이나 엔터테인먼트·우울증이나 외로움 치료를 위한 헬스케어 분야에 적용할 수 있다.
▲스마트 팩토리 구현을 위한 레이저-통합 정밀계측시스템 기술(김승우 교수·기계공학과)은 생산설비에 멀티 타겟 계측기술을 적용해 생산 공정 중 장비의 변형을 실시간으로 진단하고 하나의 계측기를 이용해 여러 장비의 상태를 동시에 진단하며 다양한 계측데이터를 인공지능과 결합, 생산 장비를 실시간으로 보정할 수 있다. 계측시스템의 정밀도 향상으로 제품 품질을 높일 수 있어 대형구조물 정렬이나 공작기계 모니터링·정밀 대형장비 열 변형 계측 등에 활용가능하다.
▲명현(건설및환경공학과) 교수의 실내·외 이동로봇의 자율주행을 위한 위치인식 및 지도작성 기술은 저가의 장비를 활용한 고성능 네비게이션 기술이다. 기존의 저가 센서들을 융합했기 때문에 다양한 환경에 대응이 가능하고, 각 센서의 단점을 상호 보완할 수 있기에 동적인 환경에서도 평균 10cm 이내의 작은 오차로 정확한 위치정보를 수집할 수 있다. 명 교수는 “기존 기술은 동적인 환경에서 위치인식에 대한 오차가 크고 실외의 경우 고가의 센서가 필요하므로 저가의 센서로 다양한 환경에 적용 가능한 위치인식 및 맵 작성기술이 각광을 받을 것으로 예상했다”고 개발배경을 설명했다.
▲5G 빔포밍 IC 최적화 기술(홍성철 교수·전기및전자공학부)은 5G 이동통신을 위한 새로운 구조의 저전력·초소형·고선형 빔포밍 IC기술이다. 감쇠기를 없애 초소형 IC를 구현하고 가변이득 위상천이기 제작으로 이득변화에 따른 위상오차를 최소화해서 낮은 전력에서도 효율이 증가된다는 게 특징이다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라인 5G 이동통신 기술로 사물인터넷(IoT) 및 5G 차량 사물통신(V2X) 등에 활용이 가능하다.
마지막으로 조동호(전기및전자공학부) 교수의 ▲5G 통신용량 증대를 위한 빔포밍 기반의 다중채널 무선자원 집적화 기술은 N개의 패턴/편파 안테나를 집적함으로써 N배의 대용량 전송을 가능하게 하는 5G 이동통신의 핵심기술이다. 통신 속도 개선, 간섭 저하 및 송신 전력소모 감소 등의 효과가 기대된다. 자율 주행 통신을 위한 인프라로도 활용이 가능하다.
최경철 산학협력단장은 “이번 2017 10대 핵심 특허기술에 대한 선정을 계기로 우리대학은 앞으로 국내·외 기업을 대상으로 기술이전 마케팅을 적극 추진하는 한편 성공적인 기술이전으로 이어질 수 있도록 온갖 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다. 최 단장은 또 “기술사업화 활성화를 위해 아직 발굴되지 않은 핵심 특허기술과 각종 사업추진 관련 아이디어 등에 관한 지속적인 발굴노력 등을 통해 산학협력 사업을 적극 추진해나갈 방침”이라고 강조했다.
2017.08.23 조회수 29595 -
최양규 교수, 실리콘 반도체보다 5배 빠르고 저렴한 탄소나노튜브 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 국민대학교 최성진 교수와의 공동 연구를 통해 탄소나노튜브를 위로 쌓는 3차원 핀(Fin) 게이트 구조를 이용해 대면적의 탄소나노튜브 반도체를 개발했다.
이동일 연구원이 제 1저자로 참여한 이번 연구는 나노 분야 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 12월 27일자에 게재됐다. (논문명: Three-Dimensional Fin-Structured Semiconducting Carbon Nanotube Network Transistor)
탄소나노튜브로 제작된 반도체는 실리콘 반도체보다 빠르게 동작하고 저전력이기 때문에 성능이 훨씬 뛰어나다.
그러나 대부분의 전자기기는 실리콘 재질로 만들어진 반도체를 이용한다. 높은 순도와 높은 밀도를 갖는 탄소나노튜브 반도체의 정제가 어렵기 때문이다.
탄소나노튜브의 밀도가 높지 않아 성능에 한계가 있었고 순도가 낮아 넓은 면적의 웨이퍼(판)에 일정한 수율을 갖는 제품을 제작할 수 없었다. 이러한 특성들은 대량 생산을 어렵게 해 상용화를 막는 걸림돌이었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 3차원 핀 게이트를 이용해 탄소나노튜브를 위로 증착하는 방식을 사용했다. 이를 통해 50나노미터 이하의 폭에서도 높은 전류 밀도를 갖는 반도체를 개발했다.
3차원 핀 구조는 1마이크로미터 당 600개의 탄소나노튜브 증착이 가능해 약 30개 정도만을 증착할 수 있는 2차원 구조에 비해 20배 이상의 탄소나노튜브를 쌓을 수 있다.
그리고 연구팀은 이전 연구를 통해 개발된 99.9% 이상의 높은 순도를 갖는 반도체성 탄소나노튜브를 이용해 고수율의 반도체를 확보했다.
연구팀의 반도체는 50나노미터 이하의 폭에서도 높은 전류밀도를 갖는다. 실리콘 기반의 반도체보다 5배 이상 빠르면서 5배 낮은 소비 전력으로 동작 가능할 것으로 예상된다.
또한 기존의 실리콘 기반 반도체에 쓰이는 공정 장비로도 제작 및 호환이 가능해 별도의 비용이 발생하지 않는다.
제 1저자인 이동일 연구원은 “차세대 반도체로서 탄소나노튜브 반도체의 성능 개선과 더불어 실효성 또한 높아질 것이다”며 “실리콘 기반 반도체를 10년 내로 대체하길 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 글로벌프론티어사업 스마트IT융합시스템 연구단과 미래유망융합파이오니아 사업의 씨모스 THz 기술 융합 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 3차원 구조의 탄소나노튜브 전자소자의 모식도 및 실제 SEM 이미지
그림2. 개발된 8인치 기반의 대면적 3차원 탄소나노튜브 트랜지스터 전자 소자의 사진 및 단면을 관찰한 투과 전자 현미경 사진
2017.01.04 조회수 24959 -
최양규 교수, 10초 내 물에 녹는 보안용 메모리 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 물에 녹여 빠르게 폐기할 수 있는 보안용 메모리 소자를 개발했다.
연구팀이 개발한 보안용 비휘발성 저항변화메모리(Resistive Random Access Memory : RRAM)는 물에 쉽게 녹는 종이비누(Solid Sodium Glycerine : SSG) 위에 잉크젯 인쇄 기법을 통해 제작하는 방식이다. 소량의 물로 약 10초 이내에 용해시켜 저장된 정보를 파기시킬 수 있다.
배학열 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : Physically transient memory on a rapidly dissoluble paper for security application)
과거에는 저장된 정보를 안정적으로 오랫동안 유지하는 능력이 비휘발성 메모리 소자의 성능을 가늠하는 주요 지표였다. 하지만 최근 사물인터넷 시대로 접어들며 언제 어디서든 정보를 쉽게 공유할 수 있게 돼 정보 저장 뿐 아니라 정보 유출을 원천적으로 차단할 수 있는 보안용 반도체 개발이 요구되고 있다.
이를 위해 용해 가능한 메모리 소자, 종이 기판을 이용해 불에 태우는 보안용 소자 등이 개발되고 있다. 그러나 기존의 용해 가능한 소자는 파기에 시간이 매우 오래 걸리고 불에 태우는 기술은 점화 장치와 고온의 열이 필요하다는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 물에 매우 빠르게 반응해 녹는 SSG 기판 위에 메모리 소자를 제작해 용해 시간을 수 초 내로 줄이는데 성공했다.
이 메모리 소자는 알칼리 금속 원소인 소듐(Sodium)과 글리세린(Glycerine)을 주성분으로 하고 친수성기를 가져 소량의 물에 반응해 분해된다.
용해 가능한 전자소자는 열과 수분에 취약할 수 있어 공정 조건이 매우 중요하다. 연구팀은 이 과정을 잉크젯 인쇄 기법을 통해 최적화된 점성과 열처리 조건으로 금속 전극을 상온 및 상압에서 증착했다.
또한 메모리 소자의 특성을 결정하는 저항변화층(Resistive Switching Layer)인 산화하프늄(HfO2)도 우수한 메모리 특성을 얻도록 150도 이하의 저온에서 증착했다. 이를 통해 평상시 습도에서는 안정적이면서도 소량의 물에서만 반응하는 소자를 제작했다.
연구팀은 휘어지는 종이비누 형태의 SSG 기판을 이용하고, 잉크젯 인쇄기법을 이용해 ‘금속-절연막-금속’ 구조의 2단자 저항 변화메모리를 제작하기 때문에 다른 보안용 소자보다 비용 절감 효과가 매우 크다고 밝혔다.
1저자인 배학열 박사과정은 “이 기술은 저항변화메모리 소자를 이용해 기존 실리콘 기판 기반의 기술 대비 10분의 1 수준의 저비용으로 제작 가능하다”며 “소량의 물로 빠르게 폐기할 수 있어 향후 보안용 소자로 응용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 한국연구재단과 나노종합기술원의 지원을 통해 수행됐고, 배학열 박사과정은 한국연구재단의 글로벌박사펠로우십에 선정돼 지원을 받고 있다.
□ 그림 설명
그림1. 메모리 소자가 물에 용해되는 과정
그림2. 최양규 교수팀이 개발한 보안용 메모리 소자
그림3. 보안용 메모리 소자 모식도
2016.12.22 조회수 29727 -
최양규 교수, 5단 나노선 통한 D램-플래시 융‧복합메모리 개발
우리 대학 전기 및 전자공학부 최양규 교수와 이병현 박사과정이 나노선의 5단 수직 적층 기술을 통해 D램과 플래시 메모리 동작이 동시에 가능한 융합메모리 반도체 소자를 개발했다.
이번 연구 결과는 나노 분야 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 8월 31일자 온라인 판에 게재됐다.
메모리 반도체는 정보화 기술 사회의 핵심 기기로서 국내 반도체 산업의 주력 제품이다. 메모리 반도체 분야는 크게 D램과 플래시 메모리로 양분되는데 이는 각 메모리가 가진 고유 특성 때문이다.
D램은 빠른 동작속도를 자랑하지만 휘발성 메모리이기 때문에 안정적 정보 저장을 위해 전력이 많이 소모된다. 반면 플래시 메모리는 D램에 비해 느린 동작속도가 문제점으로 지적된다.
연구팀은 D램과 플래시 메모리 기능이 하나의 트랜지스터 안에서 동시에 동작하는 전면-게이트 실리콘 나노선 구조 기반의 융합 메모리 소자를 제안했다.
그러나 이 구조는 트랜지스터의 소형화에 따른 나노선 면적 감소로 인해 동작 전류도 같이 감소됐고 이는 메모리 소자 성능의 저하로 이어졌다.
문제 해결을 위해 연구팀은 전면-게이트 실리콘 나노선을 수직으로 5단까지 쌓았다. 이러한 5단 수직 집적 실리콘 나노선 채널을 보유한 융합 메모리소자는 단일 나노선 기반의 메모리 소자와 대비해 5배의 향상된 성능을 보였다.
이 연구를 통해 시스템 레벨에서 칩 사이즈의 소형화 및 전력 효율의 개선, 패키징 공정 단순화를 통한 제작비용 절감 등이 가능하다. 시스템 안에서 칩 간의 간섭효과를 줄여줌으로써 시스템 전체 속도 향상에도 기여가 가능해 융합 메모리의 실효성이 높아질 것으로 기대된다.
또한 수직 집적 나노선 구조는 말 그대로 위쪽으로 채널이 쌓여있기 때문에 단일 구조와 달리 면적이 증가되지 않아 집적도 향상에도 기여할 수 있다.
이러한 수직 집적은 지난 해 최양규 교수 연구팀에서 개발된 일괄 플라즈마 건식 식각 공정을 통해 이뤄졌다. 이병현 연구원은 이 기술을 통해 작년 비 메모리 반도체 소자 개발에 성공했고, 이번 연구를 통해 고성능 융합 메모리 소자를 개발했다.
최양규 교수는 “이번 연구를 통한 메모리 반도체의 제작 공정과 성능의 개선 및 높은 실효성이 기대된다”며 “궁극적으로는 메모리 반도체의 소형화를 계속 이어나갈 것으로 예상한다”고 말했다.
이병현 연구원은 “나노종합기술원의 강민호 박사를 포함한 관련 엔지니어들의 적극적 기술 지원이 큰 도움이 됐다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 글로벌프론티어사업 스마트IT융합시스템 연구단과 미래유망융합파이오니아 사업의 씨모스(CMOS) THz 기술 융합 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 전자 현미경 사진 및 투과 전자 현미경 사진
그림2. 고성능 융합메모리에 대한 요약 모식도
2016.09.21 조회수 16483 -
5단 수직 적층 반도체 트랜지스터 개발
우리 대학 전기 및 전자공학부 이병현 연구원(지도교수 최양규)과 나노종합기술원(원장 이재영) 강민호 박사가 실리콘 기반의 5단 수직 적층 반도체 트랜지스터를 개발했다.
그리고 반도체 트랜지스터를 이용한 비휘발성 메모리 개발에 성공했다.
이번 연구는 나노 분야 학술지 ‘나노 레터스(Nano letters)’ 11월 6일자 온라인판에 게재됐다.
반도체 트랜지스터 분야는 모든 전자기기의 핵심 구성요소로 국내 산업과 경제 발전에 큰 영향을 끼쳤다.
세계적 추세에 따라 치열한 소형화를 통해 생산성과 성능의 향상을 거듭했으나 최근 10나노미터 시대에 접어들며 제작 공정의 한계 및 누설전류로 인한 전력소모 문제가 커지고 있다.
학계 및 산업계는 문제 해결을 위해 전면-게이트 실리콘 나노선 구조를 개발했다. 이는 누설전류 제어에 가장 효과적인 구조로 저전력 트랜지스터 개발에 이용됐다. 그러나 이 역시 소형화에 따른 나노선 면적 감소로 성능 저하의 한계가 있었다.
연구팀은 전면-게이트 실리콘 나노선을 수직으로 5단으로 쌓아 문제를 해결했다. 이 5단 적층 실리콘 나노선 채널을 보유한 반도체 트랜지스터는 단일 나노선 기반의 트랜지스터보다 5배의 향상된 성능을 보였다.
또한 수직 적층 나노선 구조는 말 그대로 위로 쌓기 때문에 단일 구조와 달리 면적이 증가되지 않아 집적도 향상에도 기여할 수 있다.
나노선 수직 적층은 개발된 ‘일괄 플라즈마 건식 식각 공정’ 방식을 통해 이뤄졌다. 이 공정은 고분자 중합체를 이용해 패턴이 형성될 영역에 미리 보호막을 친 뒤 등방성 건식 식각을 통해 나노선 구조를 형성하는 기술이다. 수직 적층 나노선 구조는 이 기술의 연속 작용을 통해 확보한 결과물이다.
이 기술은 지속적 소형화로 인해 기술적 한계에 부딪힌 반도체 트랜지스터 분야에 새로운 돌파구를 제시할 것으로 기대된다.
관련 연구가 이전부터 진행됐지만 더 간단한 공정기술을 이용해 가장 많은 나노선 채널의 적층에 성공했기 때문에 비용절감 및 제작 시간 단축, 반도체 트랜지스터의 성능 향상으로 인한 상용화 등에 크게 기여할 것으로 예상된다.
연구팀은 건식 식각 공정 기술이 기존 방법보다 간단하고 안정적으로 수직 적층 실리콘나노선 구조 제작을 가능하게 함으로써 고성능 트랜지스터 개발에 응용 가능할 것이라고 밝혔다.
이병현 연구원과 강민호 박사는 “이번 기술 개발은 미래창조 국가 나노기술 인프라 기관 나노종합기술원의 훌륭한 반도체 연구 기반과 김진수 부장 포함 관련 연구진들의 우수한 공정 능력이 뒷받침돼 가능했다”고 소감을 말했다.
이번 연구는 글로벌프론티어사업 스마트IT융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
연구를 주도한 이병현 연구원은 우리 대학 최양규 교수 지도하에 박사과정을 수행 중이며, 삼성전자 메모리 사업부의 책임 연구원으로 재직 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 일괄 플라즈마 건식 식각 공정 과정의 모식도.
그림2. 서로 다른 방향에서 단면을 관찰한 주사 전자 현미경 사진 및 투과 전자 현미경 사진
2015.11.24 조회수 20466