Long-Term Endurable and Scalable Cylindrical Ferroelectric Tunnel Junction for Neuromorphic Systems = 뉴로모픽 시스템을 위한 장기 내구성과 확장성이 우수한 원통형 강유전체 터널 접합

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Data volume has been increasing rapidly. To handle this efficiently, machine learning-based artificial intelligence (AI) technologies have emerged. These technologies enable simultaneous and effective data processing. Among these technologies, artificial neural networks (ANNs) have gained significant attention as a core model. Neuromorphic systems are being developed to implement ANNs in hardware. Synaptic devices play a critical role in these systems, determining their overall accuracy, energy efficiency, and scalability. These devices require high integration density, low power consumption, and high reliability to meet the demands of next-generation computing.
Ferroelectric tunnel junctions (FTJs) are considered promising candidates for next-generation synaptic devices. Their two-terminal structure enables high integration density while offering excellent electrical characteristics such as low power consumption and fast operation speed. These features are recognized as key strengths of FTJs. However, FTJs rely on tunneling current for operation, which leads to challenges in reliability. To address these limitations, this study proposes cylindrical FTJs (C-FTJs). C-FTJs feature a unique cylindrical structure that offers enhanced reliability and scalability compared to planar FTJs (P-FTJs) without increasing the device footprint. This design ensures improved reliability and performance in neuromorphic array configurations.
In this work, technology computer-aided design (TCAD) simulations were first conducted to evaluate the potential of C-FTJs in improving electrical properties such as tunneling electroresistance (TER) ratio, endurance, and retention compared to P-FTJs. The simulation results were used as guidelines for the practical design and fabrication of C-FTJs. The fabrication process was then developed, and C-FTJs were successfully produced. The electrical characteristics of the fabricated devices were measured and compared with the simulation results to analyze the operating mechanism of C-FTJs. For array-level integration, various word line (WL) and bit line (BL) routing strategies were investigated, and the all-around BL-to-bottom electrode (BE) contact configuration was considered the most effective in achieving optimal electrical performance. A fabrication process compatible with this structure was also developed, supporting dense and reliable synapse array construction. Finally, HSPICE simulations were conducted to compare the performance of P-FTJ and C-FTJ synaptic arrays. The simulations evaluated the summation current characteristics along BLs. Results showed that C-FTJs effectively suppressed current delays and errors compared to P-FTJs. They also demonstrated stable operation even under conditions challenging the reliability of P-FTJs.
This research demonstrates that C-FTJs have significant potential as synaptic devices for next-generation neuromorphic systems. The study highlights how C-FTJs overcome the limitations of P-FTJs and improve neuromorphic system performance and reliability. These findings indicate that C-FTJs hold significant potential for enabling advancements in high-performance neuromorphic computing.

국문 초록 (Abstract)

최근 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 이를 효율적으로 동시다발적으로 처리하기 위한 머신러닝 기반의 인공지능 기술이 부상하였다. 특히, 인공신경망(ANN)은 주요 모델로 주목받으며, 이를 구현하기 위한 뉴로모픽 시스템이 활발히 연구되고 있다. 뉴로모픽 시스템에서 시냅스 소자는 전체 시스템의 정확도, 에너지 효율성 및 확장성을 좌우하는 핵심 요소로, 높은 집적도, 저전력 소비, 높은 신뢰성 등의 특성이 요구된다.
강유전체 터널 접합(Ferroelectric Tunnel Junction, FTJ)은 차세대 시냅스 소자의 유력한 후보로, 2단자 구조로 인해 높은 집적도를 가지며, 낮은 전력 소비와 빠른 동작 속도와 같은 뛰어난 전기적 특성을 제공한다. 이러한 특성들이 FTJ의 주요 강점으로 평가된다. 그러나 FTJ는 터널링 전류를 기반으로 동작하기 때문에 신뢰성 측면에서 개선이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 실린더형 강유전체 터널 접합(Cylindrical FTJ, C-FTJ)을 제안하였다. C-FTJ는 기존 평면형 FTJ(Planar FTJ, P-FTJ)에 비해 풋프린트 손실 없이 높은 내구성을 가지며, 어레이 구성 시 더욱 우수한 확장성과 신뢰성을 제공한다.
본 연구에서는 먼저 technology computer-aided design (TCAD) 시뮬레이션을 통해 C-FTJ 구조가 P-FTJ 대비 전기적 특성을 개선할 수 있음을 간접적으로 검증하였다. 이 시뮬레이션 결과는 실제 C-FTJ 제작을 위한 설계 가이드라인으로 사용되었다. 이어서, C-FTJ의 제작 공정을 설계하고 이를 기반으로 성공적으로 제작된 C-FTJ의 전기적 특성을 측정하였다. 또한, TCAD 시뮬레이션 결과와 비교하여 C-FTJ의 동작 메커니즘을 기술하였다.
어레이 수준의 집적을 위해 다양한 워드라인(WL) 및 비트라인(BL) 배선 전략을 검토하였으며, 그 중 전극 전면 접촉 방식 (all-around BL-to-BE contact)이 가장 우수한 전기적 성능을 달성할 수 있는 구조로 간주되었다. 이에 기반한 3차원 공정 흐름도 함께 개발되었으며, 이는 고밀도이면서도 신뢰성 있는 시냅스 어레이 구성을 가능하게 한다. 마지막으로, HSPICE 시뮬레이션을 통해 P-FTJ와 C-FTJ 기반 시냅스 어레이를 비교 분석하였다. BL 합산 전류의 특성을 평가한 결과, C-FTJ는 P-FTJ 대비 전류 지연과 오류 발생을 효과적으로 억제하였다.
본 연구는 C-FTJ가 차세대 뉴로모픽 시스템의 시냅스 소자로서 높은 잠재력을 가지고 있으며, 기존 P-FTJ의 한계를 극복할 수 있는 우수한 대안임을 입증하였다. 이를 통해 뉴로모픽 시스템의 성능과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Contents iii
• List of Tables v
• List of Figures vi
• Chapter 1 Introduction 1
• 1.1 Neuromorphic Systems 1
• 1.2 Synaptic Devices 9
• 1.3 Ferroelectric Tunnel Junctions (FTJs) 15
• 1.3.1 HfO2-based Ferroelectrics 15
• 1.3.2 Structure and Operation Principle of FTJs 19
• 1.3.3 Challenges of FTJs 22
• 1.4 Outline of the Dissertation 26
• Chapter 2 Cylindrical FTJs 28
• 2.1 Introduction of FTJs 28
• 2.2 Simulation-based Analysis of Cylindrical FTJs 33
• 2.2.1 The Calibration of Ferroelectric Parameters 33
• 2.2.2 TCAD Simulation-based Analysis of Cylindrical FTJs 36
• 2.2.3 Design Optimization 49
• Chapter 3 Characteristics of the Fabricated Cylindrical FTJs 53
• 3.1 Fabrication of Cylindrical FTJs 53
• 3.1.1 Key Fabrication Processes for Cylindrical FTJs 53
• 3.1.2 The Comprehensive Fabrication Process of Cylindrical FTJs 59
• 3.1.3 Structural and Compositional Characterization of Fabricated Devices 61
• 3.2 Electrical Characteristics of Cylindrical FTJs 63
• Chapter 4 Synapse Array Integration and Analysis 83
• 4.1 Configuration of Planar FTJ Array 83
• 4.2 Configuration of Cylindrical FTJ Array 86
• 4.3 Effects of Cylindrical FTJ Array 91
• 4.4 HSPICE Simulation 94
• 4.4.1 Simulation Methodology 94
• 4.4.2 Simulation Results 98
• Chapter 5 Conclusion 110
• Bibliography 117
• 초 록 131
• List of Publications 133