Among resistive switching memories (memristor), valence change mechanism (VCM) memristors are seen as efficient memory components for their potential applicability to neuromorphic systems, simple structure, and low-power operation. However, there is a lack of quantitative understanding regarding the mechanism of oxygen vacancy migration in transition metal oxides, filament structure formation, and factors affecting resistance switching. In this paper, through simulation program, the modeling of resistive switching mechanism was demonstrated by inserting various oxides into HfO2-based memristor devices to elucidate the movement of oxygen vacancies. Consequently, it became possible to physically and chemically control the formation of the initial conductive filament and maximize the analog state of resistance switching. Furthermore, by expanding the optimized component configuration through simulations into a 16 × 24 crossbar array structure, it is expected to contribute to future applications in the field of neuromorphic hardware.
저항 변화 메모리 (memristor) 중 원자가 변화 메커니즘 기반 (VCM) 멤리스터는 뉴로모픽 시스템에 대한 적용 가능성, 간단한 구조, 저전력 작동 등의 측면에서 효율적인 메모리 시스템을 제공할 수 있다. 그러나 전이 금속 산화물의 산소 공공 이동 메커니즘과 필라멘트 구조 형성 및 저항 변화에 영향을 주는 요인들에 대해 정량적인 이해가 부족한 상황이다. 본 논문은 시뮬레이션 프로그램을 통해 HfO2 기반의 멤리스터 소자에 다양한 산화물을 각각 삽입함으로써 산소 공공의 이동 방식을 규명하고, 이에 따른 저항 변화 메커니즘을 모델링하였다. 이를 통해 초기 전도성 필라멘트 형성을 물리, 화학적으로 조절할 수 있었으며, 저항 변화의 아날로그 상태를 극대화할 수 있는 방법을 제시하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 최적화된 소자의 구성을 16 × 24 크로스바 어레이 구조로 확장하여 제작함으로써 추후 뉴로모픽 하드웨어 분야 적용에 기여할 것으로 기대된다.
