그래핀 장벽을 이용한 유연 패럴린 기반 저항 변화 메모리 크로스바 어레이 제작 및 특성 분석 = Fabrication and characteristic analysis of flexible parylene-C based RRAM crossbar array with a graphene barrier

국문 초록 (Abstract)

유연 poly(chloro-p-xylylene)(Parylene-C, PPXC) 기반 저항 변화 메모리(Resistive Random Access Memory, RRAM)는 저전력 소모와 고속 스위칭 특성 덕분에 웨어러블 뉴로모픽 시스템에 적합한 시냅스 소자로 주목받고 있다. 그러나 RRAM 소자에서 발생하는 Negative-SET 동작은 전도성 필라멘트의 과성장을 유도하여 신뢰성을 저하시키는 주요 원인으로 작용해왔다. 이 문제를 해결하고자 본 연구에서는 불활성 전극과 저항 스위칭 층 사이에 graphene 장벽을 삽입한 PPXC 기반 RRAM 크로스바 어레이를 제작하였다. graphene 장벽층은 금속 이온의 과도한 확산을 방지해 전도성 필라멘트의 안정성을 높이고 RESET 과정을 제어하여 신뢰성을 확보하는 역할을 수행한다. 제작된 Pt/Graphene/PPXC/Cu 구조를 갖는 소자들은 낮은 동작 전압 <2 V, endurance cycles >10⁴, retention time >10⁴ 초, 전도도 ON/OFF 비율 >10², 그리고 3 mm 반경에서 500 회 이상의 기계적 구부림 내구성을 보여 전기적 및 기계적 특성에서 우수한 성능을 입증하였다. 또한, Modified National Institute of Standards and Technology 데이터베이스를 활용한 인공신경망 시뮬레이션을 통해 뉴로모픽 시스템으로서의 응용 가능성을 확인하였다. 본 연구는 차세대 웨어러블 뉴로모픽 시스템 개발을 위한 기술적 기반을 마련하고, 유연 RRAM 소자의 성능 향상을 위한 방향성을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Flexible poly(chloro-p-xylylene)(Parylene-C, PPXC)-based Resistive Random Access Memory (RRAM) has garnered attention as a synaptic device suitable for wearable neuromorphic systems due to its low power consumption and high-speed switching characteristics. However, Negative-SET operation in RRAM devices has been a key factor contributing to reliability degradation by inducing the overgrowth of conductive filaments. To address this issue, this study fabricated a PPXC-based RRAM crossbar array with a graphene barrier inserted between the inert electrode and the resistive switching layer. The graphene barrier layer prevents excessive diffusion of metal ions, which in turn enhances stability of conductive filaments, while also regulating the RESET process to ensure device reliability. The fabricated devices, featuring a Pt/Graphene/PPXC/Cu structure, demonstrated superior electrical and mechanical performance, including a low operating voltage <2 V, endurance cycles >10⁴, retention time >10⁴ s, conductance ON/OFF ratio >10², and mechanical bending durability exceeding 500 cycles at a bending radius of 3 mm. Furthermore, artificial neural network simulations using the Modified National Institute of Standards and Technology database confirmed its applicability as a neuromorphic system. This study establishes a technological foundation for the development of next-generation wearable neuromorphic systems and suggests a direction for improving the performance of flexible RRAM devices.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 2. 소자 제작 5
• 3. 소자 특성 결과 및 분석 10
• 3.1 DC I-V sweep 특성 10
• 3.2 전도 메커니즘 12
• 3.3 Negative-SET 동작 14
• 3.4 Negative-SET 발생률 분석 17
• 3.5 Negative-SET 동작 원인 19
• 3.6 DC endurance 특성 22
• 3.7 Pulse endurance 특성 25
• 3.8 Cycle 간 변동성 26
• 3.9 Retention 특성 28
• 3.10 기계적 안정성 29
• 3.11 시냅스 특성 32
• 4. 뉴로모픽 응용 35
• 4.1 단일층 인공신경망 35
• 4.2 MNIST 패턴 인식 시뮬레이션 결과 37
• 5. 기존 연구와의 비교 38
• 6. 결론 40
• 참고문헌 41
• Abstract 47
• 감사의 글 48