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상변화메모리 소자 및 재료의 연구개발 동향 원문보기

전기전자재료 = Bulletin of the Korean institute of electrical and electronic material engineers, v.30 no.3, 2017년, pp.25 - 30  

권용우 (홍익대학교 신소재공학과)

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문제 정의

  • 본 글에서는 PC-RAM에 대하여 재료, 소자 동작원리, 제품 개발 역사 및 학계연구 등에 대하여 간략히 살펴 보았다. Chip 하나를 개발 및 생산하는데에 적게는 수백명, 많게는 수천명이 들어가는 일이며 그만큼 많은 기술들이 결부되어 있기에 필자 혼자서 모두 종합하여 설명하기에 쉽지 않다.
  • 이와 같이 메모리 산업도 기존의 소품종 대량생산 개념이 조금씩 파괴될 것이므로 이러한 변화를 모니터링하고 이에 맞는 대응을 하는 것은 국가적으로 매우 중요하다. 본 글에서는 위의 뉴메모리들 중에 상변화메모리 연구개발 동향에 대하여 소개하고자 한다.
  • 8 V 8 Gb 제품을 발표하였고 [8], 2015년 7월에 Intel, Micron 합작으로 3D X-Point Memory의 개발 소식 및 향후 양산 계획까지 발표하면서 주목을 끌고 있다 [1]. 본 장에서는 최근 제품인 20 nm제품까지의 메모리 셀 구조들에 대해 먼저 살펴본 후 향후 전망에 대해 논하고자 한다.

가설 설정

  • 즉, Chip의 크기를 줄이는데에 더 유리하다. 둘째는 반복적층을 하면 High Density 구현에 용이하다는 것은 누구나 쉽게 납득할 것이다. 그러나, 실제 Industry 관점에서는 반복 Lithography에 의한 공정비용 문제가 발생하기 때문에 부정적으로 보는 시각도 많이 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
낸드 플래시 메모리는 어디에 사용되는가? 1980년대 초반 DRAM개발을 시작으로 하여 90년대에는 국내 업체들이 DRAM (Dynamic Random Access Memory) 업계의 선두로 올라섰고 그 위상을 현재까지 이어오고 있다. 2000년대 들어서는 현재 모바일 기기의 데이터 저장소, USB 메모리, SSD (Solid-State Drive) 등으로 널리 쓰이고 있는 낸드 플래시 메모리(NAND Flash Memory)에서도 활발한 연구개발 활동 및 투자를 통하여 현재까지 굳건한 1위를 지켜나가고 있다. 국내 수출입에 있어서 커다란 캐쉬 카우가 되어 국가 경제에 크게 이바지하고 있는 효자산업 분야가 바로 메모리 반도체이다.
3D X-Point Memory의 출시를 통해 알 수 있는 인텔의 목표는? 인텔이 뉴메모리 분야에 진출한다는 것은 큰 의미를 갖는다. 산업적으로 메모리반도체 산업의 주도권을 되찾고, 또한 컴퓨터 아키텍쳐의 지배력을 강화하려는 의지를 가진 것으로 판단된다. 장기적으로 3D X-Point Memory는 기존 컴퓨터 아키텍처에서 주 기억장치의 DRAM, SSD 등의 보조 기억장치의 낸드플래시를 직접 대체하기보다는 메모리 계통도(Memory Hierarchy) 상에서 DRAM과 SSD의 중간에 들어가서 데이터 병목 현상을 해소하여 더 빠른 시스템을 개발하는 용도로 사용될 것으로 예상된다.
뉴메모리 중 가장 주목 받는 3가지는? 여러 종류의 뉴메모리 중 가장 관심을 크게 받는 세 가지는 STT-MRAM (Spin Torque Transfer Magnetic RAM), 상변화메모리, 저항메모리(Resistive RAM, ReRAM)이다. STT-MRAM과 상변화메모리도 높고 낮은 두 가지 저항 상태를 데이터 0과 1로 표현하므로 넓은 의미에서 보면 저항메모리라 할 수 있다.
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참고문헌 (15)

  1. D. Kau et al, IEDM 2009. (DOI: https://www.10.1109/IEDM.2009.5424263) 

  2. S. Raoux, Annu. Rev. Mater. Res. 39, pp. 25 (2009). 

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  3. A. Pirovano et al, IEEE Trans. Electron Dev. 51, pp. 452 (2004). 

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  4. D. Ielmini, Y. Zhang, J. Appl. Phys. , 102, 054517 (2007). 

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  5. J. H. Oh, IEDM 2006. (DOI: https://www.10.1109/IEDM.2006.346905) 

  6. G. Dervalli, IEDM 2009. (DOI: https://www.10.1109/IEDM.2009.5424409) 

  7. M. J. Kang, IEDM 2011. (DOI: https://www.10.1109/IEDM.2011.6131478) 

  8. H. S. P. Wong et al, Proc. IEEE 98 , 2201 (2010). 

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  9. M. Boniardi et al, IEDM 2014. (DOI: https://www.10.1109/IEDM.2014.7047131) 

  10. R. E. Simpson et al, Nat. Nanotech. 6, 501 (2011). 

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  11. M. Suri et al, IEDM 2011. (DOI: https://www.10.1109/IEDM.2011.6131488) 

  12. D. Kuzum, R. G. D. Jeyasingh, B. Lee, and H. S. P. Wong, Nano Lett. 12 , 2179 (2012). 

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  13. D. H. Kang et al, Neurocomputing 155 , 153 (2015). 

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  14. T. Tuma et al, Nat. Nanotech. 11, 693 (2016). 

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  15. M. Cassinerio, N. Ciocchini, and D. Ielmini, Adv. Mater. 25 , 5975 (2013). 

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