현재까지 디지털 정보의 저장 및 처리는 폰 노이만 기반의 컴퓨팅 시스템을 통해 이루어졌다. 하지만 정보의 양이 많아지고 형태가 복잡해짐에 따라 소형화와 소비 전력 측면에서 한계점에 도달하게 되면서 새로운 정보처리 방식이 요구되고 있다. 차세대 컴퓨팅 시스템 중, 뉴로모픽 시스템은 우수한 에너지 효율과 정보 처리 능력을 가지고 있는 인간의 뇌를 모사하여 정보를 처리하는 방식의 시스템이다. 이는 ...
현재까지 디지털 정보의 저장 및 처리는 폰 노이만 기반의 컴퓨팅 시스템을 통해 이루어졌다. 하지만 정보의 양이 많아지고 형태가 복잡해짐에 따라 소형화와 소비 전력 측면에서 한계점에 도달하게 되면서 새로운 정보처리 방식이 요구되고 있다. 차세대 컴퓨팅 시스템 중, 뉴로모픽 시스템은 우수한 에너지 효율과 정보 처리 능력을 가지고 있는 인간의 뇌를 모사하여 정보를 처리하는 방식의 시스템이다. 이는 뉴런과 시냅스를 통해 정보를 처리하는데, 여기서 정보 전달의 통로 역할을 하는 시냅스의 거동은 반도체 특성인 멤리스터의 거동과 유사한 점이 확인되었다. 이를 통해 멤리스터 기반의 시냅스 소자를 제작하여 뉴로모픽 시스템을 구현해내는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멤리스터 기반의 시냅스 소자는 반도체의 고집적화를 필요로 한다. 이는 간단한 구조를 갖는 2단자 멤리스터를 통하여 적층에 유리한 크로스바 어레이 구조를 제작해 만족시킬 수 있다. 하지만 크로스바 구조는 특정 소자를 동작시키는 과정에서 원하지 않는 전류의 흐름이 발생하는 문제점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 크로스바 구조에 선택 소자를 추가하여 전류의 방향을 제어할 수 있는 정류 기능을 적용하였다. 하지만 이는 선택 소자가 추가되는 구조이기 때문에 반고집적화 측면에서 피해야할 해결 방법이며, 소자의 제작비용이나 소비전력의 증가를 야기하기 때문에 궁극적으로는 새로운 방법을 모색해야 한다. 본 연구에서는 추가적인 선택 소자 없이 각 물질의 고유 특성과 소자의 구조를 이용하여 자가-정류 기능을 갖는 멤리스터 특성을 얻어냈고, 이를 10x10 크로스바 구조에 적용하여 구조 및 전기적 특성 분석을 실시하였다. 자가-정류 기능을 갖는 멤리스터 기반의 2단자 크로스바 구조는 금속-유전체-금속이 순서대로 적층되어 상/하부 전극이 교차하는 구조를 갖는다. 두 전극은 일함수의 차이를 갖는 물질로 선정하여 유전체인 금속 산화물박막과 접촉시켜 얻어지는 서로 다른 계면 특성을 통해 전류가 특정 방향으로만 흐르는 정류 기능을 갖는 구조로 설계하였다. 이러한 구조에서 금속 산화물 층은 원자층 증착법을 이용한 HfO2 박막을 통해, Pt/HfO2/Ti/Pt구조로 제작하였다. HfO2 단일막 구조의 소자를 통해 자가-정류 기능의 멤리스터 특성을 확인하고 저항 변화 원리에 대한 분석 결과를 얻어냈다. 이 과정에서 크로스바 구조에 단일막 소자를 적용할 때 발생하는 문제점을 확인하였으며, 이를 개선하기 위한 방법들을 적용하여 Pt/Al2O3/HfO2/Ti/Pt와 Pt/Al2O3/HfO2/TiN 구조의 이중 박막 소자를 제작하였다. 이를 통해 크로스바 구조에 적용 가능한 멤리스터 특성을 확인하였으며, 저항 변화 특성 개선에 대한 원인 분석을 각 소자들의 전도기구 분석을 통해 구체적인 전도 원리를 확인함으로써 증명하였다. 본 연구에서 제작한 자가-정류 기능을 포함하는 멤리스터 기반의 크로스바 구조에 대한 연구는, 정보 처리에 대한 높은 에너지 효율, 낮은 소비전력 등이 요구되고 있는 뉴로모픽 시스템의 시냅스 특성을 구현해내는 연구 방향에 중요한 기술이 될 것이라고 예상한다.
현재까지 디지털 정보의 저장 및 처리는 폰 노이만 기반의 컴퓨팅 시스템을 통해 이루어졌다. 하지만 정보의 양이 많아지고 형태가 복잡해짐에 따라 소형화와 소비 전력 측면에서 한계점에 도달하게 되면서 새로운 정보처리 방식이 요구되고 있다. 차세대 컴퓨팅 시스템 중, 뉴로모픽 시스템은 우수한 에너지 효율과 정보 처리 능력을 가지고 있는 인간의 뇌를 모사하여 정보를 처리하는 방식의 시스템이다. 이는 뉴런과 시냅스를 통해 정보를 처리하는데, 여기서 정보 전달의 통로 역할을 하는 시냅스의 거동은 반도체 특성인 멤리스터의 거동과 유사한 점이 확인되었다. 이를 통해 멤리스터 기반의 시냅스 소자를 제작하여 뉴로모픽 시스템을 구현해내는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멤리스터 기반의 시냅스 소자는 반도체의 고집적화를 필요로 한다. 이는 간단한 구조를 갖는 2단자 멤리스터를 통하여 적층에 유리한 크로스바 어레이 구조를 제작해 만족시킬 수 있다. 하지만 크로스바 구조는 특정 소자를 동작시키는 과정에서 원하지 않는 전류의 흐름이 발생하는 문제점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 크로스바 구조에 선택 소자를 추가하여 전류의 방향을 제어할 수 있는 정류 기능을 적용하였다. 하지만 이는 선택 소자가 추가되는 구조이기 때문에 반고집적화 측면에서 피해야할 해결 방법이며, 소자의 제작비용이나 소비전력의 증가를 야기하기 때문에 궁극적으로는 새로운 방법을 모색해야 한다. 본 연구에서는 추가적인 선택 소자 없이 각 물질의 고유 특성과 소자의 구조를 이용하여 자가-정류 기능을 갖는 멤리스터 특성을 얻어냈고, 이를 10x10 크로스바 구조에 적용하여 구조 및 전기적 특성 분석을 실시하였다. 자가-정류 기능을 갖는 멤리스터 기반의 2단자 크로스바 구조는 금속-유전체-금속이 순서대로 적층되어 상/하부 전극이 교차하는 구조를 갖는다. 두 전극은 일함수의 차이를 갖는 물질로 선정하여 유전체인 금속 산화물 박막과 접촉시켜 얻어지는 서로 다른 계면 특성을 통해 전류가 특정 방향으로만 흐르는 정류 기능을 갖는 구조로 설계하였다. 이러한 구조에서 금속 산화물 층은 원자층 증착법을 이용한 HfO2 박막을 통해, Pt/HfO2/Ti/Pt구조로 제작하였다. HfO2 단일막 구조의 소자를 통해 자가-정류 기능의 멤리스터 특성을 확인하고 저항 변화 원리에 대한 분석 결과를 얻어냈다. 이 과정에서 크로스바 구조에 단일막 소자를 적용할 때 발생하는 문제점을 확인하였으며, 이를 개선하기 위한 방법들을 적용하여 Pt/Al2O3/HfO2/Ti/Pt와 Pt/Al2O3/HfO2/TiN 구조의 이중 박막 소자를 제작하였다. 이를 통해 크로스바 구조에 적용 가능한 멤리스터 특성을 확인하였으며, 저항 변화 특성 개선에 대한 원인 분석을 각 소자들의 전도기구 분석을 통해 구체적인 전도 원리를 확인함으로써 증명하였다. 본 연구에서 제작한 자가-정류 기능을 포함하는 멤리스터 기반의 크로스바 구조에 대한 연구는, 정보 처리에 대한 높은 에너지 효율, 낮은 소비전력 등이 요구되고 있는 뉴로모픽 시스템의 시냅스 특성을 구현해내는 연구 방향에 중요한 기술이 될 것이라고 예상한다.
Until now, storing and processing of digital information has been done through a computing system based on von Neumann architecture. However, as the amount of information increases enormously and its format becomes more complex, new computing systems are required. Among the next generation of comput...
Until now, storing and processing of digital information has been done through a computing system based on von Neumann architecture. However, as the amount of information increases enormously and its format becomes more complex, new computing systems are required. Among the next generation of computing systems, neuromorphic system, which mimic the human brain, is energy efficient and has the ability to process complex information quickly. It processes information through neurons and synapses, and the behavior of synapses, which act as the channel for information transmission, is similar to the behavior of the memristor devices. For this reason, memristor-based synaptic devices are actively studied to implement the neuromorphic system. Memristor-based synaptic devices fulfill the requirement of high memory density. This requirement can be satisfied by fabricating a crossbar array structure using a simple two-terminal memristor device. However, the crossbar array structure has a critical problem of sneak path current, which is that the current leaks in an undesired direction. A common method to solve this is to add a selection device to the crossbar array structure, so that the direction of current can flow in one direction only. However, this solution could not avoid the process integration issue for adding a selection device with each memristor. Also, this will lead to increased device fabrication costs and power consumption, so other method should be considered. For this reason, In this thesis, an unique memristor device with self-rectifying characteristics was implemented through the unique properties of each material and the structural design of the device, and conducted a study to apply it to the 10x10 crossbar array structure. This is a two-terminal device in which metal-dielectric-metal are deposited sequentially and the top/bottom electrodes cross each other. Here, the two electrodes were chosen as materials with a different work function, and designed to achieve the diode characteristic through two different interface characteristics obtained from each contact with the dielectric thin film. At first in this work, the device with Pt/HfO2/Ti stack was fabricated. The HfO2 thin film was grown by using atomic layer deposition (ALD), which was used as a resistive switching (RS) layer. The RS characteristics of the self-rectifying memristor were confirmed through the HfO2 single-layer device. Area dependence of both high- and low-resistance-state and no sharp transition were confirmed, which could evidence the interface-type switching rather than filamentary-type one. By inserting thin Al2O3 layer between HfO2 RS layer and the top or bottom electrode, it was verified that top interface (Pt/HfO2) worked as a rectifying element, while bottom interface (HfO2/Ti) played a role of memristive element. However, limitations of low resistance ratio and poor retention were identified to apply a single-layer device to a crossbar array structure. Therefore, bi-layer device with Pt/Al2O3/HfO2/Ti/Pt and Pt/Al2O3/HfO2/TiN stacks were fabricated to improve the RS characteristics. Self-rectifying memristor with low variability in the 10x10 crossbar array were obtained through these device structure and RS characteristics were also improved. The reason of the improved RS characteristics was studied by analyzing the conduction mechanism for each devices. By implementing the synaptic properties through the self-rectifying memritive crossbar array structure fabricated in this study, it is expected to be an important technology in the direction of implementing neuromorphic system, which currently requires the method of processing information in a manner, such as high energy efficiency and low power consumption.
Until now, storing and processing of digital information has been done through a computing system based on von Neumann architecture. However, as the amount of information increases enormously and its format becomes more complex, new computing systems are required. Among the next generation of computing systems, neuromorphic system, which mimic the human brain, is energy efficient and has the ability to process complex information quickly. It processes information through neurons and synapses, and the behavior of synapses, which act as the channel for information transmission, is similar to the behavior of the memristor devices. For this reason, memristor-based synaptic devices are actively studied to implement the neuromorphic system. Memristor-based synaptic devices fulfill the requirement of high memory density. This requirement can be satisfied by fabricating a crossbar array structure using a simple two-terminal memristor device. However, the crossbar array structure has a critical problem of sneak path current, which is that the current leaks in an undesired direction. A common method to solve this is to add a selection device to the crossbar array structure, so that the direction of current can flow in one direction only. However, this solution could not avoid the process integration issue for adding a selection device with each memristor. Also, this will lead to increased device fabrication costs and power consumption, so other method should be considered. For this reason, In this thesis, an unique memristor device with self-rectifying characteristics was implemented through the unique properties of each material and the structural design of the device, and conducted a study to apply it to the 10x10 crossbar array structure. This is a two-terminal device in which metal-dielectric-metal are deposited sequentially and the top/bottom electrodes cross each other. Here, the two electrodes were chosen as materials with a different work function, and designed to achieve the diode characteristic through two different interface characteristics obtained from each contact with the dielectric thin film. At first in this work, the device with Pt/HfO2/Ti stack was fabricated. The HfO2 thin film was grown by using atomic layer deposition (ALD), which was used as a resistive switching (RS) layer. The RS characteristics of the self-rectifying memristor were confirmed through the HfO2 single-layer device. Area dependence of both high- and low-resistance-state and no sharp transition were confirmed, which could evidence the interface-type switching rather than filamentary-type one. By inserting thin Al2O3 layer between HfO2 RS layer and the top or bottom electrode, it was verified that top interface (Pt/HfO2) worked as a rectifying element, while bottom interface (HfO2/Ti) played a role of memristive element. However, limitations of low resistance ratio and poor retention were identified to apply a single-layer device to a crossbar array structure. Therefore, bi-layer device with Pt/Al2O3/HfO2/Ti/Pt and Pt/Al2O3/HfO2/TiN stacks were fabricated to improve the RS characteristics. Self-rectifying memristor with low variability in the 10x10 crossbar array were obtained through these device structure and RS characteristics were also improved. The reason of the improved RS characteristics was studied by analyzing the conduction mechanism for each devices. By implementing the synaptic properties through the self-rectifying memritive crossbar array structure fabricated in this study, it is expected to be an important technology in the direction of implementing neuromorphic system, which currently requires the method of processing information in a manner, such as high energy efficiency and low power consumption.
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