신소재공학과 홍종일 교수 연구실, 2023년 국가반도체연구실 사업 선정

5년간 22.5억 원 지원, 차세대 반도체 MRAM의 원천 기술 및 인력 양성

(사진. 홍종일 교수 스탠포드 대학교 강연)

연세대학교 공과대학 신소재공학과 홍종일 교수 연구팀이 제안한 ‘에지 인공지능 응용을 위한 초고성능 MRAM(Magnetic Random Access Memory, 자성메모리)의 핵심기술 연구개발’ 주제가 2023년도 반도체 소자분야 과학기술정보통신부의 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업에 최종 선정되었다. 한편, 홍종일 교수는 과학기술정보통신부의 Process-IN-Memory (또는 In-Memory_Computing) 인공지능반도체핵심기술개발 사업과 지능형반도체선도기술개발사업 내 스핀로직소자연구단의 단장으로 전자의 스핀을 이용한 로직과 메모리 연구를 수행 중에 있다.

국가반도체연구실지원핵심기술개발사업은 글로벌 반도체 기술패권 경쟁 강화에 대응하여 국가 플래그십 반도체 연구실을 과학기술정보통신부에서 지정, 육성하여 특화 분야에 대한 집중연구를 통해 원천 연구개발 및 대학 반도체 연구실의 역량을 강화하고 기업난제 및 차세대 기술 등 향후 10년 이내에 활용될 수 있는 특허를 획득하는 데 목표가 있다.

ChatGPT 등의 AI 서비스가 대중화되면서 글로벌 반도체 산업계의 이목이 인공지능 반도체로 집중되고 있다. 그러나 현재 상용화되고 있는 프로세서 코어, 캐시 메모리, 메인 메모리의 계층적인 구조로 이루어진 폰 노이만(von Neumann) 컴퓨팅 시스템은 플로우차트로 만들어진 프로그램을 구동하는 동작에 특화되어 있다. 따라서 인공지능 반도체에서 수행되는 방대한 데이터의 수학적 연산을 하기에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 메모리와 프로세서 사이의 거리를 줄인 인접 메모리 컴퓨팅(PNM), 메모리 내에서 직접 프로세싱을 하는 방식인 인 메모리 컴퓨팅(PIM)등의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 즉, 기존의 standalone 메모리의 틀에서 벗어나 메모리 내부에서 연산을 직접 수행하는 고성능의 비휘발성 메모리(non-volatile memory)가 요구되고 있다.

선정된 국가반도체연구실에서 홍종일 교수 연구팀은 차세대 비휘발성메모리 중 가장 기술적 우위를 보이는 MRAM을 에지 인공지능 향위한 소자로 개발하기 위한 연구를 진행한다. 나노기술이 절대 필요한 스핀을 이용한 MRAM은 터널링을 이용하는 비휘발성 스핀메모리다. MRAM을 구성하는 핵심 소자인 자기터널접합은 두 강자성체 사이에 1 나노미터 두께의 절연체를 삽입한 구조로서, 두 강자성체가 이루는 상대적인 스핀 방향에 따라 전기 저항이 변화하는 현상인 스핀 터널링 현상을 이용하는 소자다.

위의 연구과제를 통해 홍종일 교수 연구팀은 2023년 8월부터 2027년 12월까지 한국연구재단으로부터 5년 동안 총 22.5억원(년 5억)의 연구 개발비를 지원받을 예정이다. 이러한 지원을 통해 국내 반도체 스핀소자 기술 분야에서 주요 선도 역할을 기대하며, 글로벌 반도체 기술 경쟁에서 주요한 입지를 확보할 것으로 기대한다.

(그림. 인공지능 MRAM 국가반도체연구실의 연구주제 및 성과)