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KAIST 등 국내 연구진, 3D 메모리 난제 해결…'산소 터널'로 성능 높였다
뉴스보이
2026.08.20. 08:59
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2026.08.20. 08:59
간단 요약
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KAIST 등 국내 연구진이 차세대 메모리 소자인 수직 채널 트랜지스터의 결함을 줄이는 기술을 개발했습니다.
이 기술은 산소 이동을 제어해 반도체 성능과 신뢰성을 동시에 확보하며 AI 반도체 효율을 높일 전망입니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
KAIST 전기및전자공학부 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 연세대, 한국화학연구원 등 국내 연구진과 공동으로 산화물 수직 채널 트랜지스터(VCT)의 고질적 난제였던 결함 문제를 해결하는 새로운 다층 층간 절연막 구조를 개발했습니다. VCT는 전류 채널을 수직으로 만들어 제한된 면적에 더 많은 소자를 배치할 수 있는 차세대 메모리 기술입니다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 질화규소(SiN)·이산화규소(SiO2)·질화규소(SiN)로 구성된 다층 층간 절연막을 도입했습니다. 이는 산소가 필요한 반도체 방향으로는 이동하게 하되 전극 쪽으로는 가지 못하게 막는 일종의 '산소 터널' 역할을 합니다. 이를 통해 전극 산화를 방지하고 산소 공공 문제를 효과적으로 제어했습니다.
이번 기술 적용으로 전류밀도는 436μA/μm를 구현했으며, 1000만 회 이상의 동작 스트레스 테스트 후에도 문턱전압 변화가 50mV 이하로 유지되는 등 뛰어난 내구성을 입증했습니다. 해당 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈'에 게재되었습니다.
연구팀은 이번 성과가 메모리 셀 면적을 줄이면서 데이터 유지 시간을 늘리는 데 기여할 것으로 보고 있습니다. 특히 AI 연산 과정의 전력 소모와 처리 지연을 줄이는 컴퓨트 인 메모리(CIM) 기술의 성능 향상에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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