[LAB을 찾아서]AI 반도체 성능 좌우할 새 메모리 구조 찾았다

고려대·대구경북과학기술원 공동 연구팀
속도 7.6배 향상…차세대 3D 칩 적용 기대

인공지능(AI) 반도체 성능을 좌우하는 메모리 반도체의 정확도와 처리 속도를 크게 높일 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 기존 대비 데이터 정확도는 100배 이상, 읽기 속도는 7.6배 향상할 수 있는 구조다.

차세대 반도체 소자 연구를 수행한 (왼쪽부터) 박종윤 고려대 전기전자공학부 박사과정 연구원과 유현용 고려대 전기전자공학부 교수. 고려대학교

고려대학교는 유현용 전기전자공학부 교수와 대구경북과학기술원(DGIST) 권혁준 교수 공동 연구팀이 p-채널 실리콘과 n형 산화물 반도체를 결합한 '상보형 게인 셀(CGC)' 구조를 구현했다고 15일 밝혔다.

반도체 업계에선 여러 반도체를 수직으로 쌓는 3D 적층 기술이 차세대 메모리 기술로 주목받고 있다. 다만 저온 공정 과정에서 발생하는 소자 간 간섭 현상 때문에 데이터 판독 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 n형 산화물 반도체와 p-채널 실리콘을 결합한 CGC 구조를 통해 이를 해결했다. n형 산화물 반도체는 전력 소모를 줄이고 데이터 유지력을 높이는 장점이 있고, p-채널 실리콘은 빠르고 안정적인 정보 판독에 강점이 있다.

기존에 문제로 지적됐던 용량성 결합 현상을 전압 증폭 기제로 활용하기도 했다. 그 결과 데이터를 정확히 읽어내는 성능 지표인 센싱 마진은 기존 대비 100배 이상 향상됐다. 연구팀은 "1024개 셀이 연결된 환경에서도 안정적인 동작이 가능하다"고 설명했다.

또 저온 공정을 통해 레이저 결정화 실리콘 소자 기준 세계 최대 수준의 결정립 크기를 확보했다. 일반적으로 결정립이 클수록 반도체 동작 속도는 빨라진다. CGC 구조는 기존 산화물 반도체 기반 셀보다 약 7.6배 빠른 동작 속도를 구현했다. 데이터 유지 성능 역시 기존 대비 100배 이상 향상된 최고 수준을 기록했다.

유 교수는 "이번 기술은 3D 적층 반도체 상용화를 앞당길 핵심 기반 기술이 될 것"이라며 "향후 고성능 AI 칩과 고용량 메모리 반도체 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구 성과는 다음 달 반도체 소자 분야 최고 권위 학회인 초집적회로(VLSI) 심포지엄(2026 IEEE/JSAP Symposium on VLSI Technology & Circuits)에서 발표될 예정이다.

박호수 기자 lake@asiae.co.kr