초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
▶초저전력 구동이 가능한 2차원 이온결정 뉴로모픽 신소재 스크리닝 단계 (제1 원리 계산, 결정 구조 스크리닝), 고신뢰성 시스템 구현을 위한 엔지니어링 단계 (선형구동 제어, 플렉서블 크로스바 어레이 구현)를 통해 초저전력 & 고신뢰성 구동 가능한 2차원 이온결정 소재 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 개발을 목표로 함.
▶ 이를 기반으로 더 나아가 다중 감각 신호(시각, 후각, 전기 정보) 동시에 학습 가능한 초저전력 & 고신뢰성 구동 뉴로모픽 시스템 구현이라는 최종 학업 목표

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
▶초저전력 구동이 가능한 2차원 이온결정 뉴로모픽 신소재 스크리닝 단계 (제1 원리 계산, 결정 구조 스크리닝), 고신뢰성 시스템 구현을 위한 엔지니어링 단계 (선형구동 제어, 플렉서블 크로스바 어레이 구현)를 통해 초저전력 & 고신뢰성 구동 가능한 2차원 이온결정 소재 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 개발을 목표로 함.
▶ 이를 기반으로 더 나아가 다중 감각 신호(시각, 후각, 전기 정보) 동시에 학습 가능한 초저전력 & 고신뢰성 구동 뉴로모픽 시스템 구현이라는 최종 학업 목표를 달성하고자 함.
▶(1) 신소재 스크리닝을 통한 10 fJ 이하 초저전력 구동, (2) 딥러닝 학습 정확도 95% 이상의 고신뢰성 구동에 목표를 두고 제1 원리 계산, 정밀조성 제어, 결정 구조 엔지니어링, 나노구조 제어 등의 전략으로 신물질의 물성을 추가 개선할 계획임.
▶ 10 fJ 이하의 초저전력 구동, 95% 이상 딥러닝 학습 정확도를 달성하고자 함.

○ 전체 내용
(1) 열역학적, 결정학적 특성기반 초저전력 구동 가능한 신소재 스크리닝
▶ 태양전지로 활용하기 위한 페로브스카이트의 밴드갭은 가시광 영역의 빛을 흡수하기 위한 밴드갭이 1.7~2.1 eV로 제한적이지만 뉴로모픽 컴퓨팅 소자에 사용되는 페로브스카이트의 경우 밴드갭이 크더라도 상관없음.
▶ 본 연구자는 2~3.5 eV 영역의 상대적으로 높은 밴드갭을 가지며 동시에 0.5 eV 이하의 낮은 이온 이동에너지를 갖는 초저전력 구동이 가능한 신소재를 스크리닝하고자 함.
▶ 3차원 할라이드 페로브스카이트 이온결정 소재는 금속-할라이드 간의 약한 결합을 하는 특성을 갖는 뉴로모픽 소재로서 낮은 구동 전압과 손쉬운 밴드갭 엔지니어링, 낮은 이온 이동 에너지 등의 특성을 보이며 주목받고 있음. 하지만 3차원의 ABX3 다 결정질의 박막에 의한 이온 이동제어의 어려움과 계면 사이로 침투하는 공기 중 수분에 대하여 매우 취약한 특성을 가짐.
▶ 본 연구자는 3차원 할라이드 페로브스카이트에 상대적으로 크기가 큰 유기 분자 A’을 첨가하여 이방성을 갖되 수분에 안정적인 2차원 페로브스카이트 A’mAn-1BnX3n+1의 뉴로모픽 신소재를 개발하고자 하며, 제 1원리 계산, 최적 조성 및 결정 구조 스크리닝을 통해 신소재를 선별함.
(2) 고신뢰성 시냅스 특성 극대화를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 개발
▶ 뉴로모픽 컴퓨팅 소자는 가해준 전압에 의해 전기전도도가 증가하거나 감소하는 아날로그 방식의 특성을 이용하여 병렬연산기반 딥러닝의 시냅스 가중치를 갱신함. 이때 증가하고 감소하는 변화도가 비선형적으로 변할수록 인공지능 학습 정확도가 큰 폭으로 감소하여 뉴로모픽 컴퓨팅 성능을 떨어트림. 그렇기에 소자 구동의 높은 선형성과 대칭성과 같은 고신뢰성은 뉴로모픽 컴퓨팅 성능에 필수적인 요소임.
▶ 스크리닝 된 신물질의 시냅스적 특성을 극대화하기 위해 본 연구자는 2차원 페로브스카이트 결정을 하부전극에 대해 수직으로 성장시키는 합성법을 활용하여 상부 전극과 하부전극 사이에서 전자와 홀이 수직 방향으로 이동하는 채널을 만듦. 이를 통해 실제 생물학적 시냅스의 소비전력인 10 fJ 이하의 초저전력으로 구동하고 딥러닝 이미지학습 정확도 95% 이상의 고신뢰성을 갖춘 뉴로모픽 소자를 개발.
(3) 슈퍼 플렉서블 크로스바 어레이 구현
▶ 페로브스카이트 소재는 금속-할라이드 결합이 유연한 특성으로 인해 소자가 극도로 유연하게 제작 가능함. 또한, CMOS 트랜지스터 3 단자 구조가 아닌 크로스바 어레이의 2 단자 설계가 가능하다는 점에서 기존의 이론적 집적도 한계를 뛰어넘을 수 있음.
▶ 이러한 특성을 기반으로 웨어러블, 플렉서블 환경에서도 사용할 수 있고, 동시에 초 집적 설계인 슈퍼 플렉서블 크로스바 어레이로 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하고자 함.

□ 연구개발성과
SCI급 논문 Nature Nanotechnology 1편 심사 중
SCI급 논문 1편 투고 중
국제학술대회 4회 발표
국내학술대회 2회 발표

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
▶ 본 연구과제를 통한 초저전력, 고신뢰성 이온결정 소자 개발로 포화된 기존 실리콘, 산화물 기반 반도체 소자 연구의 한계점에 돌파구를 제시하고, 재료 내적 특성을 기반으로 저전력, 고성능을 구현하는 점에서 매우 큰 중요성을 지님.
▶ 본 연구를 수행하면서 확립될 신물질 개발 공정은 나노 정보 전자 분야 외의 나노 재료 및 에너지 재료 분야에 확장 적용될 수 있음.
▶ 해당 연구는 박사 졸업 후 미국으로 박사후과정을 수행하고자 하는 본 연구자가 메모리 기술을 넘어, 비메모리 반도체, 지능형 반도체 소자 기술 전반으로 연구 주제를 확장 시키는 데에도 기반이 될 것으로 예상함. 본 연구로 쌓은 우수한 논문 실적과 특허 기술을 바탕으로 향후 독립적 연구자의 길을 가는데 큰 토대가 될 것으로 기대됨.
▶ 초저전력, 고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 연구논문 발표, 특허 출원으로 부가적인 연구 방향을 제시함.
▶ 할라이드 페로브스카이트 반도체 소재는 기존 실리콘 소재와 달리 플렉서블하면서 매우 적은 전력으로도 구동이 가능한 혁신적인 반도체 소재로 메모리 및 비메모리 반도체 기반 산업에 사용될 가능성을 제시함.
▶ 경제적 측면에서 제작단가가 낮은 방식으로도 손쉽게 합성이 가능한 공정 기술을 토대로 소자 제작 비용을 크게 절감할 수 있으며, 막대한 양의 전력을 소비하는 기존 반도체 시장에서 소비전력을 극도로 낮출 수 있는 기술로 탈 탄소 및 그린 에너지 경제를 활성화하는 데에 기여함.
▶ 사회적 측면에서 기존의 강점이었던 메모리 반도체 기술을 넘어서 비메모리 및 차세대 컴퓨팅 반도체 기술을 선도함으로써 국가적 반도체 기술 경쟁력 강화가 기대됨.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 1. 수행 과정 ... 7
• 2. 수행 내용 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 9
• 1) 연구 수행 결과 ... 9
• 2) 목표 달성 수준 ... 10
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 10
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 11
• 1) 연구성과 ... 11
• 2) 연구성과 활용계획 ... 11
• 6. 참고문헌 ... 11
• 끝페이지 ... 11