홍웅기 단국대 교수팀, AI 반도체용 'RRAM' 신뢰성 높인 기술 개발

차세대 AI 반도체 핵심 소자 RRAM의 고질적 내구성 저하 문제 개선 초당 0.1A° 증착 속도서 1만배 저항 차이 구현...1만회 이상 반복 구동 성공 단국대학교는 최근 홍웅기 융합반도체공학과 교수 연구팀이 차세대 AI 반도체의 핵심 소자인 저항변화메모리(RRAM)의 신뢰성과 동작 안정성을 향상할 수 있는 공정 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

생성형 AI와 사물인터넷(IoT), 엣지 컴퓨팅 기술이 빠르게 발전하면서 기존 플래시 메모리의 한계인 메모리 병목 문제를 해결할 차세대 메모리 기술로 RRAM이 주목받고 있다.

RRAM은 저항값의 변화를 이용해 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리로 전원이 꺼져도 저장된 정보를 유지한다.

소형화에 유리하고 동작 속도가 빠르며 소비전력이 낮아 차세대 AI 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위한 후보 기술로 평가받는다.

하지만 반복 구동에 따른 내구성과 동작 안정성이 낮다는 점은 상용화의 과제였다....