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속도·신뢰성 동시에 개선…신소재로 해법 찾아
데이터 삭제 23배↑…차세대 V낸드 상용화 기대

BON 터널링층의 비대칭 에너지 장벽 구조 및 동작 원리 모식도

스마트폰과 AI 서버에 쓰이는 저장장치는 대부분 낸드플래시에 의존합니다. 하지만 데이터를 더 많이 담기 위해 저장 밀도를 높일수록 속도와 안정성이 충돌하는 구조적 한계가 반복돼 왔습니다. 국내 연구진이 새로운 소재로 바꿔 문제를 풀어냈습니다.

KAIST 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀은 낸드플래시의 병목을 해결하기 위해 소재와 구조를 동시에 바꾸는 방식으로 접근했습니다. 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해 전자의 이동을 선택적으로 제어하는 구조를 구현했습니다.

핵심은 메모리 셀 내부에서 전하가 오가는 통로 역할을 하는 터널링층입니다. 이 부분은 메모리의 속도와 내구성을 좌우하지만 기존 구조에서는 두 요소를 동시에 만족시키기 어려웠습니다.

대표적으로 사용돼 온 실리콘 산질화물은 명확한 한계를 드러냈습니다. 데이터 삭제 속도를 높이면 저장된 정보가 밖으로 새 나가고, 반대로 안정성을 확보하면 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생했습니다. 이 문제는 하나의 셀에 더 많은 정보를 담는 고집적 기술의 가장 큰 걸림돌로 작용했습니다.

연구팀은 기존 소재 대신 붕소 산질화물(BON)을 적용했습니다. 이 물질은 전하 종류에 따라 장벽 높이가 달라지는 특성을 갖고 있습니다.

이를 활용해 전하의 흐름을 구분하는 '비대칭 에너지 장벽'을 설계했습니다. 이를 통해 데이터를 지울 때 필요한 전하는 쉽게 통과시키고, 저장된 정보를 의미하는 전자는 외부로 빠져나가지 못하도록 막을 수 있습니다. 연구진은 이를 "들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 스마트 출입문과 같은 원리"라고 설명합니다.

실험 결과 성능 개선 효과가 뚜렷했습니다. BON을 적용한 소자는 데이터 삭제 속도가 기존보다 최대 23배 빨라졌고, 수만 번의 반복 사용 이후에도 성능 저하가 거의 나타나지 않았습니다. 초고난도 조건에서도 데이터 분포 제어 정밀도가 크게 향상됐습니다.

이는 실험 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능하다는 점에서 의미가 큽니다. 고집적 메모리 경쟁이 심화되는 상황에서 기술적 전환점이 될 수 있다는 평가입니다.

조병진 교수는 "이번 연구는 차세대 초고용량 메모리에 바로 적용할 수 있는 기술"이라며 "국내 반도체 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것"이라고 말했습니다.

이번 연구는 지난해 12월 9일 반도체 분야 국제학술대회인 국제전자소자학회(IEDM)에서 발표됐고, 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대상을 수상해 AI 분야 강세 흐름 속에서 전통 반도체 소자 연구로 최고 평가를 받은 점도 이례적 사례로 평가됩니다.