Resistive random access memory (RRAM) is considered as one of the most promising candidates as future embedded nonvolatile memory. Due to the explosive expansion of new markets such as internet of things (IoT), artificial intelligence (AI), smart car and virtual reality (VR) in the next decade, high density embedded memory for storage and calculation of big data in electronic terminal is necessary. The 3D Vertical structure and crossbar array (CBA) provides a cost-effective approach for high density integration. Unfortunately, when ReRAM devices are used in the 3D architecture, sneak-path currents flow through the unselected neighboring cells in the CBA, leading to a read disturb error and a reduction in device density.
To solve this problems, other group has introduced rectification diodes HfOx and a chalcogenide-based selector device in each cell and ReRAM with self-reacting characteristics of bi-layer structures using a switching layer (RS layer) and a barrier layer. We have studied selector devices that are ruptured spontaneously through unstable filament by Ag-doped into HfOx, ZrNx and SiOxNy-based materials. In self-rectifying ReRAM, we have researching rectification characteristics using bandgap and work function difference of each layer.
Resistive random access memory (ReRAM)는 미래의 비 휘발성 메모리로서 가장 유망한 후보 중 하나이다. 현재 4차 산업혁명의 주요 분야인 IoT, 인공 지능 (AI), 스마트 자동차 및 가상 현실 (VR)과 같은 새로운 시장의 급격한 증가와 수요를 충족시키기 위해서는 향후 10 년 이내에 고밀도의 ReRAM 소자 개발이 필요하다. 이러한 고밀도 집적화를 위한 방법으로 3D 구조인 crossbar array (CBA), vertical 구조의 경제적인 접근법이 제시되고 있다. 하지만, 이러한 3D 구조에서 인접한 cell들간에 sneak path current에 의해 판독 오류가 발생되며, 이는 ReRAM 소자의 밀도를 높이는데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하고자 여러 연구그룹에서는 각 셀에 정류 다이오드인 HfOx 및 chalcogenide 물질 기반 selector device를 도입하는 연구와 switching layer (RS layer) 및 barrier layer를 사용하는 bi-layer 구조 형태의 self-rectifying 특성을 가진 ReRAM을 연구를 진행하고 있다.
본 연구실에서는 selector device에서 HfOx, ZrNx 및 SiOxNy의 물질에 Ag를 doping하여 불안정한 filament를 통한 자체적 파열 특성 연구를 진행하고 있으며, self-rectifying ReRAM에서는 각각의 layer의 bandgap, 일함수 차이를 이용하여 정류 특성을 연구하고 있다.