연구성과

신소재 이장식 교수-첨단재료 이동화 교수 공동연구팀, 차세대 메모리 위한 할로겐화물 페로브스카이트 소재 설계

2020-06-29 446

[낮은 동작 전압, 고성능 저항변화메모리 ··· 차세대 정보저장매체 상용화 앞당긴다]

전 세계에 온라인 스트리밍 서비스를 제공하고 있는 넷플릭스(Netflix)는 총 4,200만여 편의 영상물을 보유하고 있고, 가입자만 약 1억 6천만 명에 달한다. 30분짜리 시트콤 한 편을 내려받는데 단 몇 초면 되고, 방영 중인 드라마가 끝나고 15분 이내 다시보기가 가능하다. 이처럼 고품질 콘텐츠의 배포·전송이 급증함에 따라서 반도체 메모리의 신뢰성과 안정성 확보가 필수적으로 요구되고 있다. 이를 위해 POSTECH 연구팀이 3차원이 아니라 2차원 층상구조 소재를 이용한 메모리 소자를 개발함으로써 안정적이며, 저전력으로 동작 가능한 차세대 메모리의 상용화 가능성을 열었다.

신소재공학과 이장식 교수, 첨단재료과학부 이동화 교수, 통합과정 박영준씨, 김성훈씨 연구팀은 양자역학에 기반을 둔 제일원리 계산을 이용해 저항변화메모리*1 소자에 적용될 수 있는 최적의 할로겐화물 페로브스카이트 물질 (CsPb2Br5)을 설계하는 데 성공했다. 이 연구결과는 자연과학 및 응용과학 분야의 권위 있는 학술지 ‘어드밴스드 사이언스 (Advanced Science)’에 게재됐다.

차세대 메모리 소자의 이상적인 조건은 대용량의 정보를 저장하고, 빠른 속도로 정보를 처리할 수 있으며, 전원을 꺼도 정보가 사라지지 않는 비휘발성 성격을 지니고, 이동성이 뛰어난 모바일 기기 등에 활용될 수 있도록 낮은 전력으로 동작할 수 있어야 한다.

최근 할로겐화물 페로브스카이트 소재에서 저항변화 현상이 발견되어 저항변화메모리 소자에 적용하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 할로겐화물 페로브스카이트 물질은 대기 중에서 낮은 안정성과 낮은 동작 신뢰성이 문제로 제기되어 왔다.

연구팀은 제일원리 계산기법*2을 이용해 여러 구조의 할로겐화물의 상대적인 안정성과 물성을 비교했다. 계산 결과, AB2X5 형태의 2차원 층상구조인 CsPb2Br5가 기존에 사용되던 3차원 ABX3 구조나 다른 층상구조 (A3B2X7, A2BX4)보다 더 나은 안정성과 물성을 가질 수 있다는 것을 확인했고, 이러한 구조에서 향상된 메모리 소자의 성능을 보일 수 있음을 처음으로 제시하였다.

이를 검증하기 위해, 2차원 층상구조를 가지는 무기물 기반 페로브스카이트 소재인 CsPb2Br5를 합성했고, 이를 메모리 소자에 최초로 적용했다. 기존 3차원 구조의 소재 기반 메모리 소자는 100도 이상에서 메모리 특성을 잃어버리는 것에 비해 2차원 소재를 이용한 경우 140도 이상에서도 메모리 특성을 유지했고, 1V 이내의 낮은 전압에서 동작가능한 특성을 보였다.

이번에 제안된 양자역학에 기반을 둔 제일원리 계산을 적용한 소재 디자인 기법을 활용하면, 메모리 소자를 위한 최적의 물질을 빠르게 선별함으로써 신물질 탐색을 위한 시간을 줄일 수 있다.

연구를 주도한 이장식 교수는 “컴퓨터 계산으로 메모리 소자를 위한 최적의 신소재를 디자인하여 실제 메모리 소자 제작에 적용한 것으로, 저전력을 필요로 하는 모바일 기기나 신뢰성 있는 동작이 필요한 서버 등 다양한 전자기기들의 메모리 소자에 응용될 수 있으며, 고성능의 차세대 정보저장 소자의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

한편, 이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리 사업, 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
 


1. 저항변화메모리
전원이 꺼지더라도 저장된 정보가 그대로 유지되는 비휘발성 메모리 소자의 일종으로 차세대 메모리 소자로 활발한 연구가 진행되고 있다. 가해진 전압에 따라 메모리 소자의 저항 상태가 높은 저항 상태에서 낮은 저항 상태로, 또는 낮은 저항 상태에서 높은 저항 상태로 바뀌는 현상을 이용하여 작동된다.

2. 제일원리 계산기법
제일원리 계산기법은 양자역학 이론에 기반하여 소재의 특성 및 현상을 이해하고, 예측하기 위한 연구 방법이다. 특히 양자역학적 해석에 기반하여 원자들 사이의 상호작용을 정확히 기술할 수 있기 때문에 높은 예측도를 가진다. 이를 기반으로 다양한 소재의 특성에 대한 예측을 통하여 새로운 소재의 디자인이 가능하다.