UNIST, 교자성체 메모리 소자 개발

유정우·손창희 교수팀 “저전력 고속 연산 AI 반도체 구현 가능”

유정우(앞줄 왼쪽 첫번째)·손창희 교수(오른쪽 첫번째)와 UNIST 연구팀

초고속, 저전력 인공지능(AI) 반도체 칩 개발에 기여할 교자성체 기반 반도체 소자가 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST)은 유정우 신소재공학과 교수와 손창희 물리학과 교수 연구팀이 산화루테늄 교자성체를 이용해 '자기 터널 접합 소자'를 개발하고, 이 소자에서 유효한 크기의 '터널 자기저항(TMR) 측정'에 성공했다고 2일 밝혔다.

자기 터널 접합 소자는 자기저항메모리(MRAM) 반도체 소자다. MRAM은 전자의 '전하' 대신 '스핀'이라는 물리적 특성을 이용해 정보를 읽고 쓴다. 비휘발성으로 전력 소모가 적고 연산까지 가능해 AI 메모리 반도체 소자로 주목받지만 강자성체 자기 터널 접합 소자를 기반으로 하는 탓에 활용이 제한적이었다.

강자성체 특성상 스핀 반전에 필요한 에너지가 많이 들고 스위칭 속도도 제한적이며 외부 자기장의 간섭에 민감하기 때문이다.

교자성체 반도체 소자 구조와 터널자기저항 측정 결과

연구팀은 산화루테늄(RuO₂)을 활용한 교자성체 기반 소자를 개발해 이 같은 강자성체 한계를 극복했다. 고진공 환경에서 원자 단위로 박막을 정밀하게 쌓아 산화루테늄을 합성하고, 절연층과 상부 강자성층을 차례로 증착해 자기 터널 접합 소자를 제작했다.

교자성체 자기 터널 접합 소자는 강자성체 소자처럼 스핀으로 정보를 저장하면서도 외부 자기장 영향을 덜 받고, 초고속 스위칭이 가능하다.

유정우 교수는 “교자성체 기반 자기 터널 접합 소자를 개발하고, 스핀 방향에 따라 터널 자기저항 값이 달라지는 현상을 실험으로 확인한 세계 최초 사례”라며 “교자성체 소자 기반 AI 메모리 반도체 구현 가능성을 높였다”고 설명했다.

이번 연구는 2024년 9월 시작한 한국연구재단 '한계도전 R&D 프로젝트' 지원을 받았다. 연구 성과는 '피지컬 리뷰 레터스' 6월 20일자 실렸다.

울산=임동식기자 dslim@etnews.com