동국대 김성준 연구팀, 층간 결합 3D RRAM 개발

기사입력:2026-08-18 18:29:45
(왼쪽부터) 동국대학교 전자전기공학부 김성준 교수(교신저자), 고려대학교 세종캠퍼스 지능형반도체공학과 김성준 교수(교신저자), 박승만 동국대 석사과정생(제1저자), 최재우 동국대 석사과정생(제1저자) [사진=동국대 제공]

(왼쪽부터) 동국대학교 전자전기공학부 김성준 교수(교신저자), 고려대학교 세종캠퍼스 지능형반도체공학과 김성준 교수(교신저자), 박승만 동국대 석사과정생(제1저자), 최재우 동국대 석사과정생(제1저자) [사진=동국대 제공]

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[로이슈 전여송 기자] 동국대학교 전자전기공학부 김성준 교수 연구팀이 고려대학교 세종캠퍼스 김성준 교수와 공동으로 층간 전기적 결합을 활용하는 크로스바 3차원 저항변화메모리(3D RRAM)를 개발했다고 18일 밝혔다.

이번 연구는 3D 메모리 적층을 저장 밀도를 높이는 방식에서 나아가 적층된 층 사이의 전기적 결합을 제어해 뉴로모픽 연산과 로직, 하드웨어 보안 기능에 활용하는 것을 골자로 한다.

연구팀은 16×16 크로스바 어레이 두 층을 수직으로 적층하고 두 저항 변화층 사이에 공유 중간전극을 배치했다. 중간전극은 하부층의 상부전극과 상부층의 하부전극 역할을 동시에 수행하도록 설계했다.

상부전극과 중간전극, 하부전극의 바이어스 조건을 조절하면 하부층인 1F와 상부층인 2F, 두 층을 직렬로 결합한 1F+2F 모드를 하나의 셀 면적에서 선택적으로 사용할 수 있다.

연구팀은 개별층을 아날로그 시냅스 가중치 저장에 활용하고 직렬 결합 모드는 로직-인-메모리에 적용했다. 소자별 확률적 전류 편차를 이용해 물리적 복제 방지 기능인 PUF로 활용할 수 있는지도 확인했다.

측정한 소자 특성을 VGG 기반 합성곱신경망(CNN)에 반영해 CIFAR-10 이미지 분류를 수행한 결과 1F와 2F, 1F+2F 모드에서 각각 93.37%, 93.38%, 93.37%의 추론 정확도를 기록했다.

직렬 결합 구조에서는 두 층이 모두 저저항 상태일 때 높은 전류가 흐르는 AND 로직을 구현했다. PUF 응답에서는 약 50%의 균일도와 높은 엔트로피가 측정됐다.

연구 결과는 ‘Hierarchical Multi-Mode Computing in Interlayer-Coupled 3D RRAM Crossbar Arrays’라는 제목으로 국제학술지 ‘Advanced Science’에 2026년 온라인 게재됐다.

이번 연구에는 동국대 박승만·최재우 석사과정생이 공동 제1저자로, 동국대 김성준 교수와 고려대 세종캠퍼스 김성준 교수가 공동 교신저자로 참여했다. 연구는 한국연구재단 글로벌기초연구실 사업과 서울 RISE 사업, 정보통신기획평가원 대학ICT연구센터 사업의 지원을 받아 수행됐다.

동국대학교 전자전기공학부 김성준 교수는 “이번 연구는 3D 적층을 단순히 셀 수를 늘리는 구조가 아니라, 층간 결합을 이용해 기능을 바꾸는 연산 구조로 확장한 결과”라며 “학생들이 중심이 되어 소자 공정과 측정, 신경망 시뮬레이션, 보안 특성 분석을 주도적으로 수행해 하나의 소자 플랫폼에서 AI 연산과 하드웨어 보안을 함께 구현해 의미가 있다”고 전했다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr

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