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고려대 전기전자공학부 송민규 교수 연구팀, 강유전체 기반 초저전력 고성능 AI 연산용 메모리 소자 개발
관리자 2025.12.08 Views 132
▲ 고려대학교 전기전자공학부 송민규 교수 (좌), 연구진이 개발한 초전력 메모리 소자의 재료인 BaTiO₃ 멤브레인의 모습 (중), 메모리 특성 (우)
송민규 고려대학교 전기전자공학부 교수팀이 미국 MIT와의 공동연구를 통해 개발한 차세대 인공지능 메모리 소자가 12월 5일 (미 현지시간) 세계적인 학술지 Science Advances에 게재 되었다. (관련 링크: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adz2553)
이번에 구현된 소자는 기존의 전하(전압)나 저항 값으로 정보를 저장하던 메모리와 달리, 박막 의 유전율(커패시턴스)을 정보로 활용하는 새로운 개념의 메모리 소자이다. 전류를 거의 흘리 지 않고도 읽기 동작이 가능해, 기존 메모리 대비 수천 배 수준의 에너지 절감이 기대된다.
연구팀은 단결정 바륨타이타네이트(BaTiO₃)를 이용한 강유전체 커패시터(FeCAP)를 세계 최초 로 실리콘 공정과 호환 가능한 형태로 구현함으로써, 유전율 기반 메모리의 실용화를 앞당길 수 있는 기술적 기반을 제시했다. 이번 BaTiO₃ 단결정 FeCAP은 기존 유전율 기반 메모리 소 자들에 비해 약 100배 낮은 구동 전계에서 동작하면서도, 메모리 상태 차이를 나타내는 메모 리 윈도우는 세계 최고 수준을 기록하였다.
또한 BaTiO₃ 단결정 박막을 초박형 ‘프리스탠딩 멤브레인’으로 분리한 뒤 이를 실리콘 칩 위 에 직접 적층하는 방식을 통해, 모노리식 3차원 집적(monolithic 3D integration)의 가능성을 보였다. 이는 기존의 웨이퍼·패키지 수준 적층(HBM 등)을 넘어, 하나의 웨이퍼 상에서 고성능 메모리 층을 다층으로 적층할 수 있는 길을 연 것으로, 초고집적·고성능 AI 프로세서 구현의 핵심 기반 기술로 평가된다.
송민규 교수는 “이번 연구는 전하·저항이 아닌 유전율로 정보를 저장하는 초저전력 메모리에 서 가장 큰 약점이었던 메모리 윈도우를 단결정 소재와 공정 혁신으로 극복하고, 이를 실리콘 기반 공정과 결합 가능한 형태로 제시했다는 데 큰 의미가 있다”며, “차세대 AI 컴퓨팅에 꼭 필요한 초저전력·고집적 메모리 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
본 연구는 미국 정보고등연구기획국(IARPA)과 한국연구재단의 지원을 받았으며, 미국의 MIT, 조지아텍, 코넬대, 텍사스 A&M 대 및 고려대, 서울대, POSTECH 등이 참여하였다.
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