레이저로 열에너지 정밀 제어…고효율 AI반도체 공정 개발

장재은 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수(가장 왼쪽)와 권혁준 교수(가장 오른쪽) 공동연구팀. DGIST 제공

국내 연구팀이 레이저를 활용해 선택적으로 열처리가 가능한 고효율 AI(인공지능) 반도체 제조공정 기술을 개발했다. AI형 메모리 트랜지스터의 상용화 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

대구경북과학기술원(DGIST)은 전기전자컴퓨터공학과 장재은 교수와 권혁준 교수 공동연구팀이 인공지능(AI)형 메모리 트랜지스터를 고효율로 만들 수 있는 공정기술을 개발해 연구결과를 지난달 13일(현지시간) 국제학술지 '어드밴스드 사이언스'에 공개했다고 10일 밝혔다.

사람의 뇌처럼 연산과 기억을 동시에 수행하는 AI형 메모리 트랜지스터 기술은 비용 절감 및 전력 효율, 고성능, 경량화 등의 장점을 모두 갖춘 우수한 기술 분야로 주목받고 있다.

AI형 메모리 트랜지스터를 구현하기 위한 '강유전체 전계 효과 트랜지스터(FeFET)' 연구가 활발하다. 강유전체는 외부 전기장이 없어도 전하가 한쪽으로 치우쳐 극성을 띠는 분극 상태를 스스로 유지할 수 있는 물질로 차세대 메모리 재료로 주목받고 있다. FeFET는 외부 전력 공급이 없을 때도 정보가 사라지지 않는 비휘발성이면서 고속·저전력으로 작동하는 등 특성이 우수하다.

강유전체를 가공해 트랜지스터로 활용하려면 600℃ 이상의 고온 공정이 필요한데, 이 과정에서 트랜지스터의 성능이 저하되거나 하부층 회로에 열 손상이 발생하는 문제가 있다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 열에너지를 최소화하는 공정기술 연구를 수행해 선택적으로 열처리가 가능한 '나노초 펄스레이저 어닐링 공정'을 개발했다. 355나노미터(nm, 10억분의 1미터)의 짧은 파장의 빛이 머리카락 굵기의 2000분의 1 정도의 깊이까지만 침투했다. 강유전체를 가공하는 데 필요한 열에너지가 하부 회로까지 전달되지 않았다.

레이저 기술을 활용해 상대적으로 저온인 250°C 이하에서 FeFET를 만들고 성능을 테스트한 결과 10만 번 이상 데이터 쓰기·지우기 작업을 수행할 수 있고 정보 저장 상태도 10년 이상 유지 가능했다. 

장재은 교수는 "열에너지를 최소화한 레이저 어닐링 기술은 강유전체 전계 효과 트랜지스터의 상용화 가능성을 높이는 새로운 접근법"이라며 "기존 고온 공정의 한계를 극복해 기술 혁신을 주도할 것으로 보인다"고 말했다.

권혁준 교수는 "기존 실리콘 공정과도 호환성이 높다"며 "다양한 소자를 포함하는 차세대 AI 시스템 구현에 기여할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]