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[IT뉴스]KAIST “3차원 메모리 난제 해결”…AI 반도체 성능↑전력↓

온카뱅크관리자

2026-08-20 08:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - 산소 이동 제어 ‘산소 터널’ 개발 - 1000만회 반복 동작 안정성 유지 
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 <img alt="이번 연구를 수행한 권지민(뒷줄 왼쪽 두번째) KAIST 교수 연구팀.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/20/ned/20260820084154391uhua.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="5SCXmFiPXB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/20/ned/20260820084154391uhua.jpg" width="658">
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 이번 연구를 수행한 권지민(뒷줄 왼쪽 두번째) KAIST 교수 연구팀.[KAIST 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 차세대 3차원 메모리의 성능과 안정성을 높이는 기술을 개발했다. 향후 고집적·저전력 인공지능(AI) 반도체 구현에 활용될 것으로 기대된다.
 KAIST는 전기및전자공학부 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 연세대, 한국화학연구원, 서울과학기술대, 서울대 연구진과 공동으로 산화물 수직 채널 트랜지스터(VCT)의 결함을 줄이는 새로운 다층 층간 절연막 구조를 개발했다고 20일 밝혔다.
 반도체 미세화가 물리적 한계에 가까워지면서 최근에는 소자를 위로 쌓아 집적도를 높이는 3차원 구조가 주목받고 있다. 수직 채널 트랜지스터는 전류가 흐르는 채널을 수직으로 만들어 제한된 면적에 더 많은 소자를 배치할 수 있는 기술이다.
 특히 산화물 반도체를 채널 소재로 활용하면 누설전류를 줄일 수 있어 저전력 메모리 구현에 유리하다. 하지만 산화물 반도체 내부에서 산소 원자가 빠져나간 ‘산소 공공(Oxygen Vacancy)’이 발생하면 전기적 특성이 변하면서 소자의 안정성이 떨어지는 문제가 있었다.
 산소를 추가로 공급하는 것도 쉽지 않다. 산소가 금속 전극까지 이동하면 전극이 산화돼 오히려 소자 성능이 저하될 수 있기 때문이다.
 연구팀은 이를 해결하기 위해 질화규소·이산화규소·질화규소로 구성된 다층 층간 절연막을 개발했다. 산소가 필요한 산화물 반도체 방향으로는 이동하면서 전극 쪽으로는 이동하지 못하도록 제어하는 일종의 ‘산소 터널’이다.
 이를 통해 산화물 반도체 내부의 산소 공공을 안정적으로 채우면서 전극의 불필요한 산화를 동시에 억제했다. 실제 연구에서는 인듐주석산화물(ITO) 수직 채널 트랜지스터에 산소 터널을 적용해 전류밀도 436μA/μm를 구현하는 등 성능과 신뢰성을 함께 높였다.
 내구성도 확보했다. 연구팀은 1000만회 이상의 동작 스트레스 이후에도 문턱전압 변화가 50mV 이하로 유지되는 것을 확인했다.
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 <img alt="이번 연구성과가 게재된 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’ 표지 이미지.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/20/ned/20260820084154670cftj.png" data-org-width="736" dmcf-mid="1GLwdIb0Zq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/20/ned/20260820084154670cftj.png" width="658">
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 이번 연구성과가 게재된 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’ 표지 이미지.[KAIST 제공]
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 연구팀은 기존 실리콘(Si) 기반 CMOS와 산화물 반도체를 결합해 시스템 수준의 성능도 평가했다. 이를 통해 메모리 셀 면적을 줄이면서 데이터 유지시간을 늘리고 컴퓨트 인 메모리(CIM) 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인했다.
 컴퓨트 인 메모리는 데이터를 저장하는 메모리에서 연산까지 수행하는 기술이다. 기존 컴퓨터처럼 메모리와 프로세서 사이에서 대규모 데이터를 반복적으로 주고받을 필요가 없어 AI 연산 과정에서 발생하는 전력 소모와 처리 지연을 줄일 수 있다.
 권지민 교수는 “고층 건물을 높이 지으려면 층수를 늘리는 것만큼 건물을 안정적으로 만드는 것이 중요하듯 3차원 반도체도 많이 쌓으면서 안정적으로 작동하게 만드는 것이 핵심”이라며 “이번 기술은 AI 연산 속도를 높이면서 전력 소모는 줄이는 차세대 메모리 반도체 개발을 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다.
 이번 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’에 게재됐다.
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