KR20200026626A - 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자 - Google Patents
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Abstract
Description
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴로모픽 소자의 2차원 시냅스 소자 구조를 도시한 도면이다.
도 3은 기존의 수직형 트랜지스터 기본 동작 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴로모픽 소자에 의해 구현되는 시냅스 소자의 학습 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 제 1 측면에 따른 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자의 제조 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 도 5의 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자의 제조 방법을 상세하게 설명하기 위한 세부 과정을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 제2 측면에 따른 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자의 제조 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 도 7의 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자의 제조 방법을 상세하게 설명하기 위한 세부 과정을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴로모픽 소자의 채널 층의 에너지 밴드 다이어그램을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴로모픽 소자의 크로스바 어레이에 발생하는 스니크 패스(sneak path)의 문제를 해결하는 원리를 설명하기 위한 도면이다.
101, 308: 게이트 전극
102, 307: 게이트 절연막
103, 306: 전하 저장층
104, 305: 터널링 절연막
105, 304: 소스 전극
106, 303: p형 반도체층
107, 302: n형 반도체층
108, 301: 드레인 전극
Claims (21)
- 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자에 있어서,
제 1 방향으로 서로 나란하게 연장 형성된 복수의 게이트 전극들,
상기 제 1 방향으로 서로 나란하게 연장 형성된 복수의 드레인 전극들,
상기 게이트 전극들과 드레인 전극들 사이에서 상기 제 1 방향과 교차하도록 배치되며, 서로 나란하게 연장 형성된 복수의 소스 전극들,
상기 게이트 전극들과 상기 소스 전극들의 교차지점에, 상기 소스 전극과 인접한 순서에 따라 순차적으로 적층된 터널링 절연막, 전하 저장층 및 게이트 절연막들,
상기 드레인 전극들과 상기 소스 전극들의 교차지점에서, 채널 층으로서 이종 접합된 n형 반도체층 및 P 형 반도체층들을 포함하되,
상기 소스 전극들은 시냅스 전 뉴런 연결단자로서 기능하고, 상기 드레인 전극들은 시냅스 후 뉴런 연결단자로서 기능하며, 상기 게이트 전극은 상기 전하 저장층에 저장되는 전하량을 조절하여 시냅스 가중치를 조절하는 기능을 수행하는 뉴로모픽 소자. - 제 1 항에 있어서,
상기 게이트 전극들은 바닥면에 위치하고, 상기 드레인 전극들은 상부면에 위치하며,
상기 게이트 전극들의 상부면으로부터 순차적으로 상기 게이트 절연막, 전하 저장층 및 터널링 절연막이 적층된 것인 뉴로모픽 소자. - 제 1 항에 있어서,
상기 드레인 전극들은 바닥면에 위치하고, 상기 게이트 전극들은 상부면에 위치하며,
상기 드레인 전극들의 상부면으로부터 순차적으로 상기 터널링 절연막, 전하 저장층 및 게이트 절연막이 적층된 것인 뉴로모픽 소자. - 제 1 항에 있어서,
상기 소스 전극들에 인가되는 입력 전압 신호에 따라 상기 드레인 전극들에서 출력되는 출력 전류를 기초로 채널 전도도를 확인하고, 상기 게이트 전극에 인가될 전압을 조절하는 제어부를 더 포함하되,
상기 제어부는
하드웨어 기반 역전파 알고리즘에 따라 상기 채널 전도도의 증감 여부를 결정하고,
상기 채널 전도도의 증가가 필요한 경우 상기 게이트 전극에 양의 전압을 인가하고, 상기 채널 전도도의 감소가 필요한 경우 상기 게이트 전극에 음의 전압을 인가하는 것인 뉴로모픽 소자. - 제 1 항에 있어서,
상기 전하 저장층은 그래핀 (graphene), 환원된 산화그래핀 (rGO) 또는 금 나노입자 (AuNPs)를 성장, 증착 또는 코팅하여 형성된 것인 뉴로모픽 소자. - 제 1 항에 있어서,
상기 전하 저장층은 상기 게이트 절연막에 산소 (O2) 또는 사플루오린화탄소 (CF4) 기체를 이용한 플라즈마 처리를 통해 형성된 것인 뉴로모픽 소자. - 제 1 항에 있어서,
상기 소스 전극들은 게이트 전압을 통해 일함수가 조절될 수 있는 그래핀 또는 환원된 산화그래핀으로 형성된 것인 뉴로모픽 소자. - 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자의 제조 방법에 있어서,
기판상에 제 1 방향으로 서로 나란하게 연장되도록 복수의 게이트 전극들을 형성하는 단계;
상기 게이트 전극들의 상부에서 하기의 소스 전극들과 교차할 지점에 게이트 절연막을 형성하는 단계;
상기 게이트 절연막의 상부에 전하 저장층을 형성하는 단계;
상기 전하 저장층의 상부에 터널링 절연막을 형성하는 단계;
상기 제 1 방향과 교차하도록 배치되며, 상기 터널링 절연막의 상부에 서로 나란하게 연장되도록 복수의 소스 전극들을 형성하는 단계;
상기 소스 전극들의 상부에서 하기의 드레인 전극들과 교차할 지점에 n형 반도체층 및 P 형 반도체층들을 언급한 순서에 따라 또는 언급한 순서의 역순에 따라 순차적으로 적층하여 채널 층을 형성하는 단계; 및
상기 소스 전극들과 교차하도록 배치되며, 상기 채널 층의 상부에 상기 제 1 방향으로 서로 나란하게 연장 되도록 복수의 드레인 전극들을 형성하는 단계를 포함하되,
상기 소스 전극들은 시냅스 전 뉴런 연결단자로서 기능하고, 상기 드레인 전극들은 시냅스 후 뉴런 연결단자로서 기능하며, 상기 게이트 전극은 상기 전하 저장층에 저장되는 전하량을 조절하여 시냅스 가중치를 조절하는 기능을 수행하는 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 기판은 이산화규소 (SiO2), 산화알루미늄 (Al2O3) 또는 산화하프늄 (HfO2) 게이트 절연막이 성장 또는 증착된 실리콘 (Si) 또는 저마늄 (Ge) 기판이거나, 유리 (glass) 또는 PET 필름인 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 8항에 있어서,
상기 게이트 절연막을 형성하는 단계는 이산화규소, 산화알루미늄, 산화하프늄, 육방정계질화붕소 (h-BN) 또는 유기물 절연체 등을 성장, 증착, 또는 직접 전사하여 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 전하 저장층을 형성하는 단계는 그래핀(graphene), 환원된 산화그래핀(rGO) 또는 금 나노입자(AuNPs)를 성장, 증착 또는 코팅하여 전하 저장층을 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 전하 저장층을 형성하는 단계는 상기 게이트 절연막에 산소(O2) 또는 사플루오린화탄소(CF4) 기체를 이용한 플라즈마 처리를 통해 전하 저장층을 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 터널링 절연막을 형성하는 단계는 이산화규소, 산화알루미늄, 산화하프늄, 육방정계질화붕소(h-BN) 또는 유기물 절연체 등을 성장, 증착, 또는 직접 전사하여 형성하되, 미리 설정된 터널링 가능 두께 이하로 그 두께가 제한되는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 소스 전극들을 형성하는 단계는 게이트 전압을 통해 일함수가 조절될 수 있는 그래핀 또는 환원된 산화그래핀으로 소스 전극을 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자의 제조 방법에 있어서,
기판상에 제 1 방향으로 서로 나란하게 연장되도록 복수의 드레인 전극들을 형성하는 단계;
상기 드레인 전극들의 상부에서 하기의 소스 전극들과 교차할 지점에 n형 반도체층 및 P 형 반도체층들을 언급한 순서에 따라 또는 언급한 순서의 역순에 따라 순차적으로 적층하여 채널 층을 형성하는 단계;
상기 제 1 방향과 교차하도록 배치되며, 상기 채널 층의 상부에 서로 나란하게 연장되도록 복수의 소스 전극들을 형성하는 단계;
상기 소스 전극들의 상부에 하기의 게이트 전극들과 교차할 지점에 터널링 절연막을 형성하는 단계;
상기 터널링 절연막의 상부에 전하 저장층을 형성하는 단계;
상기 전하 저장층의 상부에 게이트 절연막을 형성하는 단계;
상기 소스 전극들과 교차하도록 배치되며, 상기 게이트 절연막의 상부에 상기 제 1 방향으로 서로 나란하게 연장 되도록 복수의 게이트 전극들을 형성하는 단계를 포함하되,
상기 소스 전극들은 시냅스 전 뉴런 연결단자로서 기능하고, 상기 드레인 전극들은 시냅스 후 뉴런 연결단자로서 기능하며, 상기 게이트 전극은 상기 전하 저장층에 저장되는 전하량을 조절하여 시냅스 가중치를 조절하는 기능을 수행하는 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 기판은 이산화규소 (SiO2), 산화알루미늄 (Al2O3) 또는 산화하프늄 (HfO2) 게이트 절연막이 성장 또는 증착된 실리콘 (Si) 또는 저마늄 (Ge) 기판이거나, 유리 (glass) 또는 PET 필름인 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 게이트 절연막을 형성하는 단계는 이산화규소, 산화알루미늄, 산화하프늄, 육방정계질화붕소 (h-BN) 또는 유기물 절연체 등을 성장, 증착, 또는 직접 전사하여 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 전하 저장층을 형성하는 단계는 그래핀 (graphene), 환원된 산화그래핀 (rGO) 또는 금 나노입자 (AuNPs)를 성장, 증착 또는 코팅하여 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 전하 저장층을 형성하는 단계는 상기 터널링 절연막에 산소 (O2) 또는사플루오린화탄소 (CF4) 기체를 이용한 플라즈마 처리를 통해 전하 저장층을 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 터널링 절연막을 형성하는 단계는 이산화규소, 산화알루미늄, 산화하프늄, 육방정계질화붕소 (h-BN) 또는 유기물 절연체 등을 성장, 증착, 또는 직접 전사하여 형성하되, 미리 설정된 터널링 가능 두께 이하로 그 두께가 제한되는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 소스 전극들을 형성하는 단계는 게이트 전압을 통해 일함수가 조절될 수 있는 그래핀 또는 환원된 산화그래핀으로 소스 전극을 형성하는 것인 뉴로모픽 소자의 제조 방법.
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102128474B1 (ko) * | 2019-04-26 | 2020-06-30 | 삼성전자주식회사 | 자발 분극 동작 원리를 이용한 뉴런 소자 |
KR102322131B1 (ko) * | 2020-05-04 | 2021-11-05 | 고려대학교 산학협력단 | 확률 가변 멤리스티브 인공 시냅스 소자 및 그 제조 방법 |
KR20220116735A (ko) * | 2021-02-15 | 2022-08-23 | 포항공과대학교 산학협력단 | 3단자 시냅스 소자를 이용한 뉴로모픽 시스템 |
KR20230021469A (ko) * | 2021-08-05 | 2023-02-14 | 포항공과대학교 산학협력단 | 3차원 수직형 메모리 소자 및 그 제조 방법 |
KR20230023269A (ko) * | 2021-08-10 | 2023-02-17 | 고려대학교 산학협력단 | 3 전극 대각 멤트랜지스터 시스템, 이를 이용한 컨볼루션 네트워크 연산 장치 및 방법 |
KR20230026276A (ko) * | 2021-08-17 | 2023-02-24 | 서울대학교산학협력단 | 3차원 시냅스 소자 스택 및 이를 이용한 3차원 적층형 시냅스 어레이 및 3차원 시냅스 소자 스택의 제조 방법 |
KR20230101577A (ko) | 2021-12-29 | 2023-07-06 | 한국전자통신연구원 | 대규모 입력 뉴런 처리가 가능한 크로스바 기반의 뉴로모픽 컴퓨팅 장치 및 이를 이용한 방법 |
KR20240085532A (ko) * | 2022-12-08 | 2024-06-17 | 광주과학기술원 | 대각선 게이트 멤트랜지스터 어레이용 합성곱 신경망 장치 및 방법 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130085820A (ko) * | 2012-01-20 | 2013-07-30 | 세종대학교산학협력단 | 3차원 저항 변화 메모리 및 그 구동방법 |
KR101517915B1 (ko) | 2014-01-29 | 2015-05-06 | 서울대학교산학협력단 | 셀 스트링 및 이를 이용한 어레이 |
KR20170080441A (ko) * | 2015-12-30 | 2017-07-10 | 에스케이하이닉스 주식회사 | 서로 다른 폭들을 갖는 게이팅 라인들을 포함하는 뉴로모픽 소자 |
KR101766659B1 (ko) * | 2016-06-30 | 2017-08-09 | 명지대학교 산학협력단 | 저항 스위칭 및 이력현상의 변화를 이용한 코티솔 검출용 바이오센서, 이의 제조방법 및 응용 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016130134A1 (en) * | 2015-02-13 | 2016-08-18 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Multilayered memristors |
KR101924694B1 (ko) * | 2016-09-28 | 2019-02-21 | 포항공과대학교 산학협력단 | 가중치 소자 및 이의 방법 |
KR20180072942A (ko) * | 2016-12-22 | 2018-07-02 | 서울대학교산학협력단 | 반도체 물질의 입계를 전하저장소로 이용하는 반도체 소자 |
KR102143440B1 (ko) * | 2017-01-20 | 2020-08-11 | 한양대학교 산학협력단 | 3차원 뉴로모픽 소자 및 그 제조방법 |
KR101997868B1 (ko) * | 2017-02-14 | 2019-07-09 | 서울대학교 산학협력단 | 뉴로모픽 시스템, 및 기억 장치 |
-
2018
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-
2019
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130085820A (ko) * | 2012-01-20 | 2013-07-30 | 세종대학교산학협력단 | 3차원 저항 변화 메모리 및 그 구동방법 |
KR101517915B1 (ko) | 2014-01-29 | 2015-05-06 | 서울대학교산학협력단 | 셀 스트링 및 이를 이용한 어레이 |
KR20170080441A (ko) * | 2015-12-30 | 2017-07-10 | 에스케이하이닉스 주식회사 | 서로 다른 폭들을 갖는 게이팅 라인들을 포함하는 뉴로모픽 소자 |
KR101766659B1 (ko) * | 2016-06-30 | 2017-08-09 | 명지대학교 산학협력단 | 저항 스위칭 및 이력현상의 변화를 이용한 코티솔 검출용 바이오센서, 이의 제조방법 및 응용 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102128474B1 (ko) * | 2019-04-26 | 2020-06-30 | 삼성전자주식회사 | 자발 분극 동작 원리를 이용한 뉴런 소자 |
US11922298B2 (en) | 2019-04-26 | 2024-03-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Neuron device using spontaneous polarization switching principle |
KR102322131B1 (ko) * | 2020-05-04 | 2021-11-05 | 고려대학교 산학협력단 | 확률 가변 멤리스티브 인공 시냅스 소자 및 그 제조 방법 |
KR20220116735A (ko) * | 2021-02-15 | 2022-08-23 | 포항공과대학교 산학협력단 | 3단자 시냅스 소자를 이용한 뉴로모픽 시스템 |
KR20230021469A (ko) * | 2021-08-05 | 2023-02-14 | 포항공과대학교 산학협력단 | 3차원 수직형 메모리 소자 및 그 제조 방법 |
KR20230023269A (ko) * | 2021-08-10 | 2023-02-17 | 고려대학교 산학협력단 | 3 전극 대각 멤트랜지스터 시스템, 이를 이용한 컨볼루션 네트워크 연산 장치 및 방법 |
KR20230026276A (ko) * | 2021-08-17 | 2023-02-24 | 서울대학교산학협력단 | 3차원 시냅스 소자 스택 및 이를 이용한 3차원 적층형 시냅스 어레이 및 3차원 시냅스 소자 스택의 제조 방법 |
KR20230101577A (ko) | 2021-12-29 | 2023-07-06 | 한국전자통신연구원 | 대규모 입력 뉴런 처리가 가능한 크로스바 기반의 뉴로모픽 컴퓨팅 장치 및 이를 이용한 방법 |
KR20240085532A (ko) * | 2022-12-08 | 2024-06-17 | 광주과학기술원 | 대각선 게이트 멤트랜지스터 어레이용 합성곱 신경망 장치 및 방법 |
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