10년 동안 실온에서 안정적인 메모리 보존을 달성하였다. 또한 1 K(32×32) 메모리 어레이도 시연되어, 뛰어난 확장성과 차세대 집적 메모리 응용을 위한 이 FE 다이오드 설계의 강력한 잠재력을 확인하였다.

이온 기반 전기화학 랜덤 액세스 메모리(ion‐based electrochemical random‐access memory, ECRAM)는 뉴로모픽 시스템을 통해 데이터 처리를 가속할 가능성을 지닌 유망한 특성 때문에 시냅스 응용을 위한 기술로 제안된다. 그러나 제어되지 않은 이온 이동과 3D 다중 적층에서의 제약과 관련된 문제로 인해 이상적인 시냅스 기능을 달성하고 고밀도 수직 시냅스 어레이를 구성하는 것은 어렵다. 여기서는 저온(200 °C) 대기압 플라즈마 향상 화학 기상 증착(atmospheric‐pressure plasma‐enhanced chemical vapor deposition, AP‐PECVD)을 통해 합성한 이온 투과성 초박막 WS 2 전극을 이용하여, 3D 적층 가능한 리튬 이온 기반 수직 감지 ECRAM(vertical‐sensing ECRAM, VS‐ECRAM)을 활용한 획기적인 접근을 제시한다. WO x 채널 층의 직접 AP‐PECVD는 표면 영역에서 WS 2의 형성을 유도하며, 이는 전극으로 기능하기에 충분한 전기 전도성을 나타낸다. VS‐ECRAM 시냅스에서 WS 2 전극을 이온 배리어 층으로 활용함으로써, 정밀하게 제어된 이온 이동에 기인하여 우수한 가중치 업데이트 선형성과 사이클링 변동성이 달성된다. 또한 수직 WS 2 형성을 통해 2층 적층된 3D VS‐ECRAM을 성공적으로 제작하였고, 어떠한 교란 없이 독립적인 가중치 업데이트가 확인된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론(multi‐layer perceptron) 기반 신경망을 사용하여 95.22%의 높은 패턴 인식 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 3D 적층형 WS 2 기반 VS‐ECRAM은 우수한 시냅스 성능을 갖춘 고밀도 뉴로모픽 소자에 적용될 수 있는 강력한 잠재력을 보여준다.

고급 소재 및 소자 공학은 전기화학적 랜덤 액세스 메모리(electrochemical random access memory, ECRAM) 소자의 성능 향상에 핵심적인 역할을 해왔다. ECRAM 기술은 아날로그 값의 저장이 가능하고 프로그래밍이 용이하다는 점 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 인공 시냅스를 구현하기 위한 유망한 후보로 확인되었다. ECRAM 소자는 전해질과 채널 물질이 두 전극 사이에 샌드위치 형태로 구성되며, 이들 소자의 성능은 사용되는 소재의 특성에 따라 좌우된다. 본 리뷰는 전해질 및 채널 물질의 이온 전도도, 안정성, 이온 확산성을 최적화하여 ECRAM 소자의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 소재 공학 전략에 대해 포괄적으로 개관한다. 또한 ECRAM 성능을 향상시키기 위해 소자 공학 및 스케일링 전략에 대해 추가로 논의한다. 마지막으로, 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 ECRAM 기반 인공 시냅스를 개발하는 데 있어 현재의 도전 과제와 향후 방향에 대한 관점을 제시한다.

(학습 펄스), 6비트 아날로그 가중치 저장을 위한 다단계 아날로그 상태, 거의 이상적인 선형 스위칭, 그리고 95% 패턴 식별 정확도를 제공한다. 이러한 결과는 신경형 컴퓨팅을 가속하기 위해 인공 시냅스 칩에서 통합 발열 소자로서 2차원 물질이 유용함을 입증한다.

10년 동안 실온에서 안정적인 메모리 보존을 달성하였다. 또한 1 K(32×32) 메모리 어레이도 시연되어, 뛰어난 확장성과 차세대 집적 메모리 응용을 위한 이 FE 다이오드 설계의 강력한 잠재력을 확인하였다.

이온 기반 전기화학 랜덤 액세스 메모리(ion‐based electrochemical random‐access memory, ECRAM)는 뉴로모픽 시스템을 통해 데이터 처리를 가속할 가능성을 지닌 유망한 특성 때문에 시냅스 응용을 위한 기술로 제안된다. 그러나 제어되지 않은 이온 이동과 3D 다중 적층에서의 제약과 관련된 문제로 인해 이상적인 시냅스 기능을 달성하고 고밀도 수직 시냅스 어레이를 구성하는 것은 어렵다. 여기서는 저온(200 °C) 대기압 플라즈마 향상 화학 기상 증착(atmospheric‐pressure plasma‐enhanced chemical vapor deposition, AP‐PECVD)을 통해 합성한 이온 투과성 초박막 WS 2 전극을 이용하여, 3D 적층 가능한 리튬 이온 기반 수직 감지 ECRAM(vertical‐sensing ECRAM, VS‐ECRAM)을 활용한 획기적인 접근을 제시한다. WO x 채널 층의 직접 AP‐PECVD는 표면 영역에서 WS 2의 형성을 유도하며, 이는 전극으로 기능하기에 충분한 전기 전도성을 나타낸다. VS‐ECRAM 시냅스에서 WS 2 전극을 이온 배리어 층으로 활용함으로써, 정밀하게 제어된 이온 이동에 기인하여 우수한 가중치 업데이트 선형성과 사이클링 변동성이 달성된다. 또한 수직 WS 2 형성을 통해 2층 적층된 3D VS‐ECRAM을 성공적으로 제작하였고, 어떠한 교란 없이 독립적인 가중치 업데이트가 확인된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론(multi‐layer perceptron) 기반 신경망을 사용하여 95.22%의 높은 패턴 인식 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 3D 적층형 WS 2 기반 VS‐ECRAM은 우수한 시냅스 성능을 갖춘 고밀도 뉴로모픽 소자에 적용될 수 있는 강력한 잠재력을 보여준다.

고급 소재 및 소자 공학은 전기화학적 랜덤 액세스 메모리(electrochemical random access memory, ECRAM) 소자의 성능 향상에 핵심적인 역할을 해왔다. ECRAM 기술은 아날로그 값의 저장이 가능하고 프로그래밍이 용이하다는 점 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 인공 시냅스를 구현하기 위한 유망한 후보로 확인되었다. ECRAM 소자는 전해질과 채널 물질이 두 전극 사이에 샌드위치 형태로 구성되며, 이들 소자의 성능은 사용되는 소재의 특성에 따라 좌우된다. 본 리뷰는 전해질 및 채널 물질의 이온 전도도, 안정성, 이온 확산성을 최적화하여 ECRAM 소자의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 소재 공학 전략에 대해 포괄적으로 개관한다. 또한 ECRAM 성능을 향상시키기 위해 소자 공학 및 스케일링 전략에 대해 추가로 논의한다. 마지막으로, 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 ECRAM 기반 인공 시냅스를 개발하는 데 있어 현재의 도전 과제와 향후 방향에 대한 관점을 제시한다.

(학습 펄스), 6비트 아날로그 가중치 저장을 위한 다단계 아날로그 상태, 거의 이상적인 선형 스위칭, 그리고 95% 패턴 식별 정확도를 제공한다. 이러한 결과는 신경형 컴퓨팅을 가속하기 위해 인공 시냅스 칩에서 통합 발열 소자로서 2차원 물질이 유용함을 입증한다.

본 보고서는 hBN-그래핀의 모든 2D 이종구조를 이용하여 전도성 필라멘트를 원자 수준에서 제어된 형성/파괴로 유도하는 것이 이상적인 원자 스위치를 위한 우수한 스위칭 특성을 달성하는 실행 가능한 방법임을 보여준다. 임계 전압에서 이온 이동 경로가 안정적인 그래핀은 hBN 내에 Ag 필라멘트를 구성하는 몇 개의 원자를 형성하며, 이후 인가 전압이 낮아지면 이들 필라멘트가 자발적으로 파괴되어 hBN 원자 스위치에서 최적의 임계 스위칭 거동을 나타낸다. hBN-그래핀 원자 임계 스위치는 동작 전류의 넓은 범위(10 nA – 100 µA)에서 휘발성(volatile) 임계 스위칭 거동을 유지하며, 극도로 높은 on/off 비 > 10 8 , 초저 누설 전류 < 1 pA, 그리고 예외적으로 빠른 스위칭(≈70 ns)을 보인다. 그래핀을 통한 Ag+의 이온 수송은 동작 동안 과도한 Ag 원자가 단일층 hBN으로 이동하는 것을 회피할 수 있다. 그 결과, 전도성 필라멘트의 성장은 안정적이며 hBN에서의 원자 결함 확장으로부터 보호된다. 본 연구의 새로운 발견은, hBN을 사용할 때 스케일링 층 두께가 수직 방향 두께 스케일링의 물리적 한계까지 도달하여 은의 단일 원자 부피(≈0.257 nm)를 수용할 수 있음을 보여주며, 또한 그래프로 이루어진 단일 원자 두께의 이온 장벽을 사용하여 스위칭을 제어할 수 있음을 시사한다.

칼코게나이드 기반 셀렉터-온리 메모리(selector-only memory, SOM)는 CXL(Compute Express Link) 기반 및 고밀도 컴퓨팅 시스템에서 메모리 확장을 위한 확장 가능 후보로서 유망하게 부상하고 있다. 그러나 대부분의 선행 연구는 SOM 장치를 단일 스케일, 즉 원자 수준 또는 장치 수준 중 하나에서만 조사해 왔으며, 이로 인해 SOM의 동작에 대한 포괄적 이해가 제한된다. 본 연구에서는 원자 결합 통계와 장치 스케일의 스위칭 거동을 명시적으로 연결하는 밀도범함수이론(density functional theory, DFT) 기반 확률적 유도 결함 퍼콜레이션(stochastically induced defect percolation, SIDP) 프레임워크를 제시한다. SIDP 프레임워크는 미시적 결합 재배열과 결함 활성화가 함께 전도성 퍼콜레이션 경로로 진화하는 과정을 포착하며, 이를 통해 SOM 특성을 정량적으로 분석하고 예측할 수 있을 뿐 아니라, 통계적 스위칭 변동성도 자연스럽게 재현한다. 이 프레임워크는 제작된 In–Te 기반 SOM 소자를 사용하여 검증되었고, Te–Te 동종극성 결합(homopolar bonds)이 메모리 성능과 스위칭 변동성 모두를 좌우한다는 사실이 밝혀졌으며, 그 결과 SOM 성능에서 본질적인 트레이드오프가 형성됨을 보여준다. 이러한 통찰을 바탕으로, SIDP 모델을 활용하여 다층 구조(multilayer structure)와 소자 스케일링(device scaling)이라는 두 가지 최적화 전략의 가능성을 입증한다. 이 두 접근을 결합함으로써 메모리 윈도우(memory window, MW) 최대 4.34 V 및 리드 윈도우 마진(read window margins, RWMs) 2.83 V의 달성이 가능함을 보이며, 물리 기반 설계가 제공하는 최적화 잠재력을 강조한다.

사물인터넷(IoT) 및 임베디드 시스템에서 저전력 전자기기의 수요가 지속적으로 증가함에 따라, 누설 전류를 최소화하면서도 빠른 스위칭 속도를 유지할 수 있는 저전압 동작 신규 소자에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 이러한 과제를 해결하기 위해, Ag₂S 기반의 2단자 임계 스위칭(Threshold Switching; TS) 소자를 개발하였으며, 저전압에서 낮은 누설 전류와 빠른 스위칭 속도를 모두 보여주었다. Ag₂S 기반 TS 소자를 MOSFET과 직렬로 집적하여 1T-1S 어레이를 구성하였고, 이는 급경사(s teep-slope) FET 응용을 위해 설계되었다. Ag₂S 기반 TS 소자는 2 pA의 낮은 누설 전류를 보였으며, MOSFET과 집적하였을 때 결합된 FET은 아임계 스윙(subthreshold swing; SS) 3 mV/dec를 나타냈다. 주목할 만하게도, 해당 소자는 2.0 V에서 1 ns의 빠른 스위칭 속도를 보였다. 또한 Ag₂S 조성이 화학량론에 가까워질수록 누설 전류와 문턱전압이 모두 감소하여, 필라멘트성 스위칭 소자에서 일반적으로 나타나는 전압–시간 딜레마를 완화하였다. 이러한 향상된 특성은 Ag₂S의 국소 상전이(local phase transition) 및 β-Ag₂S의 초이온성(superionic) 전도도에 기인하는 것으로, 전기장 하에서 빠른 이온 수송과 필라멘트 형성을 촉진한다. 더 나아가 순응 전류(compliance current) 30 μA에서 소자는 수십 나노초 수준의 턴오프 속도를 보였다. 순응 전류를 수백 마이크로암페어로 증가시키면, 소자는 수 분에 해당하는 단기 보존(temporar y retention) 특성도 나타내어 차세대 DRAM과 유사한 휘발성 메모리에서의 응용 가능성을 시사한다.

본 연구에서는 Cu 도핑을 통해 옥소닉 임계 스위치(ovonic threshold switch, OTS)가 셀렉터 전용 메모리(selector-only memory, SOM)처럼 동작할 수 있도록 메모리 윈도우를 생성하는 방법을 제안한다. 장치 내부의 내재적 변형에 의존하는 기존 접근과 달리, 본 방법은 외부 Cu 전극을 통해 Cu의 공급과 이동을 제어함으로써 트랩 형성을 조절한다. Cu 전도성 필라멘트 형성으로 이어질 수 있는 양이온의 과도한 공급을 방지하기 위해, 일련저항과 C 확산 차단층을 사용하였다. 이 장치의 동작 메커니즘이 Cu 필라멘트성 스위칭에 기반하지 않음을 입증하기 위해 양극성 스위칭(bipolar switching) 거동을 제시하였다. 또한 메모리 윈도우, 누설 전류, 유지(retention) 사이의 관계가 기록 전류(write current)에 따라 달라짐을 확인하였다. 나아가 트랩에 의해 유발되는 임계 전압 변화(threshold voltage variation)를 설명하기 위해 트랩 밀도와 활성화 에너지의 변화를 분석하였다. 본 연구는 메모리 윈도우를 달성할 수 없었던 기존의 OTS 소자들이 SOM으로 동작하도록 하는 경로를 제공한다.

암호화에 대한 수요가 가장자리로 확장됨에 따라, 변동적 스위칭 소자들이 엔트로피 소스의 유망한 후보로 부상하고 있다. 이는 내재된 확률적 성질에 기인하며, 빠른 동작과 에너지 효율성, 그리고 최소한의 물리적 집적(footprint)을 제공한다. 대부분의 연구는 이러한 내재적 확률성을 활용하는 데 초점이 맞춰져 왔으나, 무작위성을 향상시키기 위해 이들 소자를 분석하고 최적화하려는 노력은 여전히 드물다. 본 연구에서는, 내재적 확률성을 증폭시키기 위해 최초 발화 온도를 제어함으로써 오보닉 임계 스위치(Ovonic Threshold Switch, OTS) 소자의 확률적 스위칭 특성을 탐구한다. 냉동 온도(77 K)에서 발화하면 전계 지배적 발화가 유도되며, 소자 내 트랩(trap)이 상당히 증가함을 보인다. 이러한 추가 트랩은 스위칭 변동성을 크게 향상시키며, 스위칭 시간 변동이 298 K의 최초 발화 온도에 비해 최대 4배까지 증가한다. 또한, 사이클링 열화(cycling degradation) 하에서도 견고하고 안정적인 동작을 보장하는 무(참조) 엔트로피 수확(reference-free entropy-harvesting) 방법을 제안한다. 이 접근법에 기초하여, 최초 발화를 냉동 온도에서 수행한 OTS 소자들은 20 Mbit s −1을 초과하는 속도에서 안정적인 엔트로피 생성을 달성한다. 본 연구는 고도화된 암호화 시스템에서 빠르고 에너지 효율적인 엔트로피 소스에 대한 증가하는 요구를 충족하기 위해 OTS 소자를 최적화할 가능성을 보여준다.