The semiconductor market continues to grow, leading to personal computers and mobile phones, and is now entering a new phase with the emergence of the internet of things (IoT), autonomous vehicles, and artificial intelligence (AI) technologies. In particular, application processors required for various portable devices are attempting to incorporate non-volatile memory or neuromorphic systems to meet the needs of new markets. In the meantime, research on embedding next-generation memory such as RRAM, PRAM, and MRAM into the application processor has been carried out, but it is still difficult in terms of stable operation and mass production possibility. Therefore, the development of a new memory device compatible with the logic process can be regarded as a research topic suitable for the market demand in recent years. This research covers the development of ferroelectric field-effect transistors (FeFETs) for non-volatile memories and neuromorphic systems, utilizing ferroelectric hafnium zirconium oxide (HZO) thin films that can be easily embedded in the application processors. Highly scalable devices based on junctionless (JL) ferroelectric fin and gate-all-around (GAA) FETs are presented. The memory and synaptic behaviors of the JL metal-ferroelectric-insulator-silicon (MFIS) FeFETs were experimentally demonstrated after verifying ferroelectric characteristics of the HZO thin films using metal-ferroelectric-metal (MFM) capacitors. The fabricated device showed distinguishable polarization switching behaviors with controllable channel conductance. From neural network simulations based on the synaptic characteristics of the proposed JL ferroelectric FinFET, the pattern recognition accuracy for hand-written digits was validated to be approximately 80% for neuromorphic applications. The results of this research are expected to play an important role in easily integrating non-volatile memory and neuromorphic systems for brain-inspired computing into the next-generation application processors.
개인용 컴퓨터, 휴대전화, 스마트폰으로 이어지며 지속적으로 성장을 거듭한 반도체 시장이 사물인터넷, 자율주행자동차, 그리고 인공지능 기술의 등장으로 새로운 국면을 맞이하고 있다. 특히 각종 휴대기기에 필요한 애플리케이션 프로세서 (Application Processor)의 경우 새로운 시장의 요구에 맞춰 비휘발성 메모리 (Non-Volatile Memory) 또는 뉴로모픽 시스템 (Neuromorphic System)을 내장하는 시도를 하고 있다. 그 동안 RRAM, PRAM, MRAM과 같은 차세대 메모리를 애플리케이션 프로세서에 내장하는 연구가 진행되어 왔지만, 안정적인 동작 및 양산 가능성 관점에서 아직까지 어려움을 겪고 있다. 따라서 로직 (Logic) 공정에 호환 가능한 새로운 메모리 소자 개발은 최근 시장의 요구에 적합한 연구 주제로 볼 수 있다. 본 연구는 애플리케이션 프로세서에 쉽게 내장할 수 있는 하프늄 지르코늄 옥사이드 (Hafnium Zirconium Oxide) 박막을 활용한 강유전체 전계 효과 트랜지스터 (Field-Effect Transistor) 개발과 비휘발성 메모리 또는 뉴로모픽 시스템을 위한 시냅스 소자로 응용하는 내용을 담고 있다. 우선 하프늄 지르코늄 옥사이드 박막 공정을 확보하고, 기본적인 강유전체 특성을 확인하였다. 이어서 집적도를 획기적으로 개선하기 위해 소스/드레인 (Source/Drain) 정션 (Junction)이 없는 구조를 갖는 강유전체 전계 효과 트랜지스터를 3차원 구조로 최초 시연하였다. 소스/드레인 정션을 형성할 필요가 없기 때문에 비교적 공정이 단순하고 소스/드레인이 차지하는 공간과 불량 가능성을 줄여 생산 단가를 획기적으로 낮출 수 있다는 장점을 갖는다. 특히 집적도가 높은 비휘발성 메모리 또는 시냅스 소자에 이 구조를 적용하는 경우 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구에서 개발한 강유전체 소자는 기본적인 메모리 동작은 물론 32단계 이상의 전도도 변화를 보였고, 손 글씨 숫자 인식 시뮬레이션을 진행한 결과 80%의 인식 성공률을 보였다. 기존 연구에서 소개된 강유전체 시냅스 소자 대비 40배 작은 면적을 차지하면서 동등한 수준의 이미지 인식 특성을 갖는 결과이다. 본 연구 결과는 강유전체 전계 효과 트랜지스터 기반 비휘발성 메모리와 뉴로모픽 시스템을 차세대 애플리케이션 프로세서에 탑재하는데 중요한 기준이 될 것으로 기대한다.