차세대 반도체 연구실의 연구 결과가 반도체 소재 및 소자 분야 세계적 권위지인 ‘InfoMat (IF=22.7, 상위 3.1%)’에 게재되었다. 논문의 제목은 ‘Crystallinity-controlled volatility tuning of ZrO₂ memristor for physical reservoir computing’으로, 본 연구에서는 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 산화지르코늄(ZrO₂) 멤리스터 (memristor) 기반 스위치 소자를 개발하였다.

기존의 휘발성 멤리스터 소자는 이온 이동 제어가 어려워 낮은 휘발 특성으로 인해 소자가 정상적으로 꺼지지 않는 신뢰성 문제가 발생했다. 또한, 스위치 활성화 단계에서 전도성 필라멘트가 불완전하게 형성되어 소자의 변동성과 내구성을 보장하기 어려워 실제 응용에 한계가 있었다. 

이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서 ZrO₂의 결정 구조를 활용해 전도성 필라멘트 형성을 제어하는 방법을 개발하였다. 급속 열처리 공정을 통해 단일 산화물 층에서 필라멘트 경로를 형성하는 효율적인 공정을 도입하여 기존의 복잡한 다층 구조를 대체하였다. 결정화 ZrO₂의 형성은 은(Ag) 이온의 이동 경로를 제공함으로써, 안정적으로 소자의 저항 변화를 가능하게 하여 내구성을 대폭 향상시켰다. 또한 결정화된 ZrO₂ 기반의 휘발성 멤리스터는 높은 재현성을 보여주며, 높은 비활성화 저항(25 GΩ), 빠른 스위칭 속도(0.21 mV/dec), 그리고 저전력 구동(~3 pJ)을 나타내며 우수한 스위칭 성능을 입증했다. 특히, 이 연구는 복잡한 패턴 인식 작업에서 효율적인 분석이 가능한 리저버 컴퓨팅(Reservoir Computing)과 같은 뉴로모픽 응용 분야에서 중요한 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 ZrO₂ 소자의 휘발성을 정밀하게 제어하여 인간 뇌의 단기 기억 특성을 구현함으로써 음성 및 이미지 인식에서 탁월한 성능을 확인했으며, 음성 인식 시뮬레이션에서 97.4%의 높은 정확도를 달성했다. 이러한 기술은 향후 다양한 금속 산화물로 확장될 수 있으며, 차세대 인공지능 하드웨어의 다양한 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.

본 논문에는 이화여자대학교 위희락 학석사연계과정 학생이 공저자, 곽준영 교수가 교신저자로 참여하였다. 해당 논문은 https://doi.org/10.1002/inf2.12635 에서 확인할 수 있다.