차세대 반도체 전력 소비 10분의 1로 줄인다
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인공지능(AI)과 빅데이터 기술이 발전하면서 처리해야 할 데이터도 기하급수적으로 증가하는 가운데 국내 연구진이 고효율·초저전력 고속 자성메모리를 구현할 실마리를 찾았다.
한국연구재단은 홍지상 부경대 물리학과 교수 연구진이 텅스텐 디텔루라이드와 철갈륨 디텔루라이드를 이용하면 기존 자성메모리 소자보다 전력 소모를 10분의 1로 줄일 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 13일 밝혔다.
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인공지능(AI)과 빅데이터 기술이 발전하면서 처리해야 할 데이터도 기하급수적으로 증가하는 가운데 국내 연구진이 고효율·초저전력 고속 자성메모리를 구현할 실마리를 찾았다.
한국연구재단은 홍지상 부경대 물리학과 교수 연구진이 텅스텐 디텔루라이드와 철갈륨 디텔루라이드를 이용하면 기존 자성메모리 소자보다 전력 소모를 10분의 1로 줄일 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 13일 밝혔다. 텅스텐 디텔루라이드는 두께에 따라 금속이나 반도체 특성을 가지는 물질이며, 철갈륨 디텔루라이드는 상온에서 자성체의 특성을 보인다고 알려진 물질이다.
자성메모리는 물질 내 전자가 회전하며 나타나는 자성으로 정보를 저장한다. 기존 실리콘 반도체 메모리와 달리 전원이 없어도 데이터를 보존할 수 있어 차세대 메모리로 떠오르고 있다. 특히 비자성 물질과 자성물질이 섞인 구조에서 비자성 물질에 전류를 흘려보내 자성 물질의 극 방향을 바꾸는 ‘스핀-궤도 토크’를 이용하면 안정성이 높고 동작 속도가 빠른 자성 메모리를 만들 수 있다. 하지만 자석의 극 방향을 바꾸기 위한 전류의 최솟값이 높고, 전력 소모도 커 에너지 효율이 낮다는 한계가 있었다.
연구진은 2차원 자성체인 철갈륨 디텔루라이드와 비자성체 물질인 텅스텐 디텔루라이드를 붙여 스핀-궤도 토크 소자로 사용하면 상온에서 전력 소모를 낮출 수 있다는 것을 이론적으로 확인했다. 2차원 자성체는 원자 한 층 두께로 매우 얇아 일반적인 자성체와 다른 특성을 보이는 물질이다. 기존 탄탈륨이나 백금 기반 소자들과 비교하면 상온에서 전력 소모량이 10분의 1 정도로 낮았다.
연구를 이끈 홍지상 교수는 “고효율, 저전력, 초고속 작동 메모리 소자에 대한 수요가 커지는 가운데 이번 연구 결과가 관련 소자 개발을 위한 이론적 근거가 될 것으로 보인다”며 “앞으로도 합성할 수 있는 물질을 대상으로 고효율과 저전력 소자로 쓰일 수 있을지 확인하는 연구를 계속하겠다”고 전했다.
이번 연구 결과는 물리 분야 국제학술지 ‘머티리얼즈 투데이 피직스(Materials Today Physics)’에 지난 4일 게재됐다.
참고 자료
Materials Today Physics(2024), DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2024.101378
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