안녕하세요. ETRI에서 차세대 디스플레이 및 반도체와 관련된 연구를 하고 있는 남수지 책임연구원입니다.

실감소자연구본부에서 디스플레이와 관련된 연구를 주로 연구하고 있지만, 최근에는 ‘ETRI 신개념 선행연구사업’을 통해 기존 실리콘 반도체의 한계를 극복하기 위한 산화물 및 칼코게나이드 반도체와 같은 새로운 소재를 개발하고, 이를 활용한 초저전력 메모리와 차세대 반도체 소자에 관한 원천연구를 진행하고 있어요. 특히 디스플레이 분야에서 상용화된 산화물 반도체를 반도체 분야까지 확장해, 미래 AI 시대에 필요한 저전력·고성능 반도체 기술을 개발하는 것이 주요 연구 목표입니다.

현재 대부분의 DRAM은 정보를 저장하기 위해 ‘캐패시터’라는 작은 저장 공간이 반드시 필요해요. 하지만 반도체가 점점 작아질수록 이 캐패시터를 만드는 것이 매우 어려워지고, 제조 공정도 복잡해져요.

저희가 개발한 캐패시터리스 DRAM은 이름 그대로 캐패시터 없이도 데이터를 저장할 수 있는 새로운 메모리 기술이에요. 산화물 반도체의 매우 낮은 누설전류 특성을 활용해 데이터를 오랫동안 유지할 수 있도록 구현했죠.

기존 DRAM보다 구조가 단순해 반도체를 더 작고 높은 집적도로 만들 수 있고, 제조 공정을 줄일 수 있어 비용 절감과 저전력 구현에도 유리해요. 향후 AI 반도체나 차세대 메모리 분야에서 활용 가능성이 매우 큰 기술이에요.

산화물 반도체 기반 캐패시터리스 2T0C DRAM 소자의 구조와 동작 특성

산화물 반도체는 이미 스마트폰이나 TV 디스플레이의 백플레인1)백플레인(backplane): 디스플레이를 구동시키는 회로 소자가 있는 화면의 뒷판이다. 에 널리 사용되고 있을 만큼 성숙한 기술이에요. 특히 높은 전자 이동도와 매우 낮은 누설전류를 동시에 갖는다는 점이 큰 장점이죠.

저는 이러한 우수한 특성이 디스플레이뿐 아니라 반도체 메모리에도 충분히 활용될 수 있다고 생각했어요. 실제로 산화물 반도체의 낮은 누설전류는 데이터를 오래 유지해야 하는 메모리 소자에 매우 유리한 특성이거든요.

이번 연구는 디스플레이에서 축적된 산화물 반도체 기술을 차세대 반도체 기술로 확장한 사례라는 점에서 의미가 있다고 생각해요.

가장 먼저 AI 반도체와 모바일 기기에 적용될 가능성이 높아요. 예를 들어 스마트폰에서 AI 기능을 사용할 때 메모리가 적은 전력으로 더 많은 데이터를 저장할 수 있다거나, 자율주행 자동차나 로봇처럼 실시간으로 많은 데이터를 처리해야 하는 시스템에서도 전력 소비를 크게 줄일 수 있을 거예요.

장기적으로는 초고집적 메모리가 필요한 AI 서버나 차세대 컴퓨팅 시스템에도 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있어요.

가장 기억에 남는 순간은 UST 학생과 함께 연구를 시작하며 첫 데이터를 얻었을 때예요. 처음에는 작은 공정 변화가 실제 성능 향상으로 이어질지 확신하지 못했지만, 반복적인 실험과 분석을 통해 기존보다 훨씬 우수한 데이터 유지 특성을 확인했을 때 연구팀 모두가 큰 보람을 느꼈죠. 특히 여러 번의 실패 끝에 원인을 하나씩 찾아가며 성능을 개선했던 과정이 가장 기억에 남아요.

함께 연구를 진행한 UST 학생들과 연구진

현재는 개별 소자의 성능을 성공적으로 입증한 단계예요. 앞으로는 수백만 개 이상의 메모리 셀을 안정적으로 집적할 수 있는 공정 기술과 대량 생산 공정의 신뢰성을 확보하는 것이 중요해요. 더불어 기존 반도체 제조 공정과의 호환성을 높여 실제 산업이 본 기술을 적용할 수 있도록 추가 연구가 필요하죠.

앞으로는 산화물 반도체를 기반으로 메모리뿐 아니라 로직 소자까지 연구 범위를 확대해 저전력 AI 반도체를 구현하는 것이 목표예요.

특히 디스플레이에서 이미 상용화된 산화물 반도체 기술을 메모리와 반도체 분야로 확장하고, 새로운 p형 반도체 소재와 결합해 차세대 CMOS와 3차원 집적(Monolithic 3D) 반도체 기술을 개발하고자 해요.

우리나라가 차세대 반도체 소재와 저전력 반도체 분야를 선도할 수 있도록 핵심 원천기술을 개발하고 싶어요.