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[IT뉴스]KAIST, ‘더 빠르고 전력 덜 쓰는’ 3차원 AI 메모리 기술 개발

온카뱅크관리자

2026-08-21 06:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 저전력 산화물 반도체·실리콘 회로 3차원 결합해 집적도·전력효율 높여 산소 이동 제어해 소자 안정성 향상 1000만회 이상 동작에도 성능 유지 AI 대규모 데이터 처리 효율 향상 기대 
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 <img alt="연구 이미지(AI 생성)=KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/seouleconomy/20260821063156548sjom.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="6oiV6DUZWA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/seouleconomy/20260821063156548sjom.jpg" width="658">
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 연구 이미지(AI 생성)=KAIST 제공
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 대규모 데이터를 더 빠르고 적은 전력으로 처리할 수 있는 차세대 3차원 메모리 기술을 국내 연구진이 개발했다. 추후 고성능·저전력 AI 반도체 구현에 활용될 것으로 기대된다.
 21일 과학기술계에 따르면 권지민 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수 연구팀은 UNIST·연세대 등 국내 연구진과 공동으로 차세대 메모리 소자인 산화물 수직 채널 트랜지스터(VCT)의 성능과 안정성을 높이는 다층 층간 절연막 구조를 개발했다.
 VCT는 반도체에서 전류가 흐르는 통로인 ‘채널’을 수평이 아닌 수직으로 배치해 반도체를 위로 쌓을 수 있도록 한 소자다. 기존 평면형 반도체보다 좁은 면적에 더 많은 소자를 배치할 수 있어 차세대 고집적 메모리 기술로 주목받는다. 특히 채널 소재로 산화물 반도체를 사용하면 누설전류를 줄여 전력 효율을 높일 수 있다.
 문제는 산화물 반도체의 안정성이었다. 산화물 내부에서 산소 원자가 빠진 빈자리인 ‘산소 공공(Oxygen Vacancy)’이 발생하면 소자의 전기적 특성이 불안정해질 수 있다. 반대로 산소를 과도하게 공급하면 이번에는 금속 전극이 산화돼 성능이 떨어지는 한계가 있었다.
 이에 연구팀은 질화규소·이산화규소·질화규소(SiN/SiO₂/SiN)로 구성된 다층 절연막을 개발했다. 해심은 산소의 이동 경로를 선택적으로 조절하는 이른바 ‘산소 터널’ 구조다. 산소가 산화물 반도체 쪽으로 이동하도록 유도해 산소 공공은 줄이는 한편, 금속 전극 방향으로는 이동하지 못하게 해 전극 산화를 억제한 것이다.
 그 결과 연구팀은 산화물 VCT에서 세계 최고 수준의 전류 특성과 데이터 유지 시간을 구현했다. 특히 1000만 회 이상 반복 동작시킨 뒤에도 트랜지스터가 켜지는 기준인 문턱전압 변화가 50밀리볼트(㎷) 이하에 그치는 등 높은 안정성을 확인했다.
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 <img alt="뒷줄 왼쪽부터 이현진 연구원, 권지민 교수, 구현호 연구원(제1저자), 정학순 박사, 이용우 박사, 앞줄 왼쪽부터 박민호 연구원, 조영민 박사, 양희수 연구원, 백승훈 연구원. 사진제공=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/seouleconomy/20260821063157977mmsq.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="PNWwOpoMyj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/seouleconomy/20260821063157977mmsq.jpg" width="658">
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 뒷줄 왼쪽부터 이현진 연구원, 권지민 교수, 구현호 연구원(제1저자), 정학순 박사, 이용우 박사, 앞줄 왼쪽부터 박민호 연구원, 조영민 박사, 양희수 연구원, 백승훈 연구원. 사진제공=KAIST
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 연구팀은 기존 실리콘(Si) 기반 CMOS 반도체와 산화물 반도체를 결합해 시스템 수준의 성능도 검증했다. 향후 이 기술을 메모리와 연산 기능을 한데 결합하는 ‘컴퓨트 인 메모리(CIM)’에 적용할 경우 AI 반도체의 데이터 이동량을 줄이는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
 권 교수는 “고층 건물을 높이 지으려면 건물을 안정적으로 만드는 것이 중요하듯, 3차원 반도체도 소자를 많이 쌓으면서도 안정적으로 작동하게 만드는 것이 핵심”이라며 “이번 기술은 AI 연산 속도를 높이면서 전력 소모는 줄이는 차세대 메모리 반도체 개발을 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다.
 한편 이번 연구 결과는 우수한 성과를 인정받아 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’에 5월 20일 게재됐으며 표지 논문으로도 선정됐다.
 장형임 기자 jang@sedaily.com
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