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전북대학교 전자정보공학부 김현규 박사과정생(지도교수 김기현) 이 세계적 전기·전자공학 학술단체 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 가 주관하는 국제학술대회 ‘IEEE TENCON 2025’ 에서 ‘Best Paper Award(우수논문상)’ 을 수상했다.
IEEE TENCON은 전기·전자·반도체·인공지능·통신·제어 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 아시아·태평양 지역 최대 규모의 국제학술대회로, 세계 최대 기술 전문가 단체인 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 가 주관한다. IEEE는 전 세계 160여 개국, 40만 명 이상의 회원을 보유한 전기·전자 분야의 가장 권위 있는 학술·표준화 기관으로, IEEE TENCON은 매년 20여 개국 이상에서 수백 편의 논문이 발표되는 국제적인 행사이다.
김현규 박사과정이 발표한 논문의 제목은 “Design of Highly Stackable Charge Trap-Based 3D DRAM”으로, 기존 DRAM 메모리의 구조적 한계를 극복하고 고집적·저전력·고속 동작이 가능한 차세대 1T 3D DRAM에 대한 연구결과를 발표했다. 제안된 소자는 커패시터가 없는 1T 구조로 우수한 데이터 유지 특성, 높은 집적도 및 효율적인 열 방출 성능을 확보했으며, 금속 실리사이드 공정을 통한 Schottky contact과 ONO 절연막 두께 조절을 통해 Charge Trap 기반 메모리에서도 고속·저전력 동작이 가능함을 입증하였다.
김현규 학생은 “이번 연구는 차세대 메모리 반도체의 집적 한계를 극복하고, AI·고성능 컴퓨팅 등 다양한 분야에 적용 가능한 새로운 메모리 구조를 제시한 점에서 의미가 크다. 전북대 반도체 연구팀이 세계 수준의 기술 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준 사례”라고 말했다.
이번 연구는 기존 DRAM의 집적 한계와 공정 복잡성을 극복할 수 있는 새로운 메모리 아키텍처를 제시한 것으로, 향후 AI 및 고성능 컴퓨팅용 차세대 반도체 기술 개발의 핵심 기반이 될 것으로 기대된다. 연구진은 앞으로도 실리콘 기반 차세대 3D 메모리 소자 개발 및 상용화 연구를 지속적으로 추진할 계획이다.
한편, 이번 연구는 차세대지능형반도체기술개발사업(RS-2025-02653773)과 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행되었다.
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