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숭실대는 전자정보공학부의 유건욱 교수 연구팀이 차세대 GaN 기반 메모리 소자를 개발해 연구 성과를 세계적 권위지 'IEEE Electron Device Letters'에 게재했다고 12일 밝혔다.
인공지능(AI) 시대의 데이터센터는 고성능 연산과 저전력 구동이 필수적인데, 이를 위한 핵심 기술로 고전압·고효율 특성을 지닌 GaN 반도체가 주목받고 있다. 숭실대 연구팀은 기존 GaN 반도체의 집적도 한계를 극복하기 위해 새로운 소자 구조에 강유전성 AlScN 신소재를 결합, 신뢰성과 안정성을 크게 향상시킨 GaN 기반 메모리 소자 개발에 성공했다.
연구팀이 개발한 GaN 기반 메모리는 연산과 저장을 동시에 구현할 수 있어 서버 집적도 증가로 인한 전력 소모 문제를 해결하고 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있다. 또 데이터센터를 넘어 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 기기, 나아가 뉴로모픽 인공지능 하드웨어의 저전력·고속 데이터 처리에도 활용될 수 있다.
이번 연구는 미국육군연구소(U.S. Army Research Laboratory)와의 공동으로 진행됐다. 연구 성과는 세계적 권위지 'IEEE Electron Device Letters'에 게재됐다. 이번 성과는 지난 2023년 연구팀이 발표한 '재구성 가능한 AlScN/GaN 단일 트랜지스터 로직 소자' 연구를 확장해 GaN 기반 메모리 응용으로 발전시킨 결과로 AI 데이터센터의 전력 효율 개선에 기여할 기술이라는 평가를 받는다.
유 교수는 "이번 연구는 GaN 반도체의 역할을 전력 소자에서 메모리와 연산 소자로까지 확대했다는 데 의미가 있다"며 "향후 AI 데이터센터와 차세대 고성능 인프라의 에너지 효율을 높이는 데 크게 기여할 수 있을 것"이라고 전했다.
