news정윤영 교수, 범퍼카처럼 '쾅'부딪혀 메모리 성능 높인다

관리자


반도체기술융합센터 참여교수인 정윤영 교수의 연구팀이 의도적으로 결험을 만들어 데이터 저장량을 증가시키는 기술을 개발했다.


포항공대 전자과·반도체공학과 정윤영교수, 전자전기공학과 통합과정 박성민씨 연구팀은 삼성전자와의 공동연구를 통해 의도적으로 결함을 만들어 데이터 저장량을 늘린 플래시 메모리 기술을 개발했다. 


본 연구성과는 새로운 반도체 소재나 구조를 개발해야 하는 위험 부담을 최소화하는 동시에, 이미 우수한 성능과 양산성이 검증된 플래시 메모리를 인공지능 반도체용으로 크게 발전시켰다는 데 의의가 있다. 인공지능 반도체 소자에 적용할 경우, 기존의 인공지능 반도체 소자와 비교해 추론의 정확도와 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 


나노 기술 분야의 저명 국제 학술지 '머터리얼즈 투데이 나노(Materials Today Nano)'에 최근 게재된 이 연구는 삼성전자, 과기부 차세대 지능형 반도체 기술개발(소자) 사업의 지원을 받아 이뤄졌다. 


이하, 포항공대 연구성과 게시글 전문 (2022-06-21)

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[정윤영 교수팀, 의도적으로 결함 만들어 데이터 저장량 증가시키는 기술 개발]


[“하나의 플래시 메모리에 멀티 데이터 구현… 고성능 인공지능 반도체로 활용 가능”]


남녀노소 누구나 즐길 수 있는 범퍼카. 이곳저곳을 시원하게 질주하는 것도 즐겁지만 주변 사람과 일부러 ‘쾅’ 부딪히면서 스트레스를 풀 수도 있다. 이러한 범퍼카처럼 입자를 의도적으로 충돌시켜 플래시 메모리의 성능을 획기적으로 높인 기술이 나왔다. 이 메모리는 한 개 소자만으로도 여러 데이터를 동시에 표현할 수 있어, 메모리 용량 증가뿐만 아니라 향후 인공지능 연산을 위한 반도체로 활용할 수 있다.

전자전기공학과·반도체공학과 정윤영 교수·전자전기공학과 통합과정 박성민 씨 연구팀은 삼성전자와의 공동연구를 통해 의도적으로 결함을 만들어 데이터 저장량을 늘린 플래시 메모리 기술을 개발했다.

인공지능 기술이 많은 발전을 거듭하면서 기존 디지털 방식과 다르게 여러 레벨의 데이터를 표현하면서 신경망 연산에 최적화된 인공지능 반도체의 필요성이 커지고 있다. 새로운 소재, 소자를 활용한 메모리가 인공지능 반도체로 다양하게 연구되고 있지만, 그동안 다양한 전자기기 저장장치로 널리 이용된 플래시 메모리에 비해 내구성, 양산성, 정보 저장능력이 떨어지는 문제가 있었다.

연구팀은 활용성이 검증된 플래시 메모리 기반으로 고성능 인공지능 반도체를 구현하기 위해 높은 에너지를 갖는 플라즈마*1 입자를 메모리 데이터 저장 영역에 강하게 충돌시켰다. 충돌로 인해 데이터 저장 층에 생성된 다량의 결함에는 보다 많은 전자가 저장될 수 있어, 기존의 플래시 메모리 대비 데이터 저장량을 획기적으로 증가시킬 수 있음을 확인했다.


다량의 결함이 형성된 데이터 저장 층에 전자를 점진적으로 채우면 여러 레벨의 데이터를 단일 소자에서 표현하는 멀티레벨 메모리를 구현할 수 있다. 본 연구에서 개발된 멀티레벨 플래시 메모리는 무려 8개의 레벨을 안정적으로 구분할 수 있었다.


본 연구성과는 새로운 반도체 소재나 구조를 개발해야 하는 위험 부담을 최소화하는 동시에, 이미 우수한 성능과 양산성이 검증된 플래시 메모리를 인공지능 반도체용으로 크게 발전시켰다는 데 의의가 있다. 인공지능 반도체 소자에 적용할 경우, 기존의 인공지능 반도체 소자와 비교해 추론의 정확도와 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.

한편, 나노 기술 분야의 저명 국제 학술지 ‘머터리얼즈 투데이 나노(Materials Today Nano)’에 최근 게재된 이 연구는 삼성전자, 차세대 지능형 반도체 기술개발(소자) 사업의 지원을 받아 이뤄졌다.

1. 플라즈마
음전하를 가진 전자와 양전하를 띤 이온으로 분리된 기체 상태.




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