< (왼쪽부터) 물리학과 김세권 교수, IBS 김경민 박사, 물리학과 고경춘 박사, 한양대학교 박문집 교수 >
초고속 초저전력 차세대 반도체 기술을 구현할 스핀트로닉스 기술을 한 단계 성장시키는 원동력으로 위상적 솔리톤이라는 구조체를 이용해 정보를 저장하고 전송할 수 있는 초고속 비휘발성 메모리 소자 기술이 개발되었다.
우리 대학 물리학과 김세권 교수 연구팀이 기초과학연구원 복잡계 이론물리 연구단(PCS-IBS) 김경민 박사팀, 한양대학교 물리학과 박문집 교수팀과의 공동 연구로 뒤틀림 자성체*를 이용해 위상적 솔리톤을 안정화시킬 수 있는 기술을 세계 최초로 개발해 물리 및 화학 분야 세계적인 학술지 `나노 레터스(Nano Letters)'에 게재했다고 20일 밝혔다.
*자성체: 자성을 띄는 여러 물체를 통칭함
스핀트로닉스는 성장 한계에 다다른 기존 반도체 기술의 근본적인 문제점들을 전자의 양자적 성질인 스핀을 이용해 해결하고자 하는 연구 분야다. 이는 기존 정보처리 기술을 혁신적으로 발전시켜 초고속 초저전력 차세대 반도체 기술을 구현할 것으로 기대되고 있다.
한편 솔리톤이란 특정한 구조가 주변과 상호작용을 통해 사라지지 않고 계속 유지하는 현상을 말하며, 위상적 솔리톤이라는 구조체를 이용해 정보를 저장하고 전송할 수 있는 초고속 비휘발성 메모리 소자 개발이 전 세계 각국 학계와 산업계에서 경쟁적으로 연구가 이뤄지고 있다.
< 그림 1. 뒤틀림 이중층 강자성체에서 본 연구 결과를 통해 세계 최초로 발견된 안정한 위상적 솔리톤인 메론에 대한 모식도 >
이전까지 차세대 메모리 소자 개발을 위해 연구됐던 위상적 솔리톤으로는 스핀 구조체로 자연계에 존재하는 다양한 자성체 중 수직 이방성*이라고 하는 특수한 성질을 갖는 자성체에서만 안정하다고 알려져, 물질 선택의 제한으로 인해 솔리톤 기반 정보처리 기술 발전에 어려움이 있었다.
* 수직 이방성: 자화 방향이 자성체에 수직한 방향을 선호하게 되는 성질
김세권 교수 연구팀은 특정 단층 강자성체* 두 겹을 서로 뒤틀어 접합시켜 이중층 자성체를 구성할 경우, 수직 이방성을 띠지 않는 다른 종류의 자성체에서도 위상적 솔리톤을 안정화시킬 수 있음을 세계 최초로 발견했다.
*강자성체: 자성체 중에서도 상온의 철과 같이 자발적 자화를 띄는 물체를 뜻함
이번 연구를 통해 발견된 안정한 위상적 솔리톤은 수직이방성이 아닌 수평 이방성을 띄는 자성체에 존재하는 ‘메론’이라고 불리는 스핀 구조체로서 이전에는 그 안정화 메커니즘이 알려지지 않았던 솔리톤이다. 메론 안정화 기술의 확보로 지금까지 수직 이방성 자성체에만 국한되어 있었던 솔리톤 기반 차세대 반도체 기술 연구를 다양한 자성체로 확대 발전시킬 수 있을 것으로 기대되며, 스핀트로닉스 기술을 한 단계 성장시키는 원동력으로 작용할 것으로 예상된다.
이번 연구 결과는 자성체 내부에서는 안정하지 않은 위상적 솔리톤이 두 자성체를 뒤틀어 접합할 경우, 자성체 간 상호작용을 통해 안정화될 수 있다는 것을 보인 첫 예시다. 여러 자성체를 뒤틀어 접합시키는 경우 자성체의 종류와 뒤틀림 각도를 조절함으로써 무한히 많은 자성 시스템을 구현할 수 있으므로, 이번 연구 결과는 뒤틀림 자성체 기반 스핀 기술이라고 하는 넓은 연구 영역을 새로이 개척했다고 판단된다.
우리 대학 김세권 교수는 "이번 논문은 무한히 많은 가능성을 갖는 뒤틀림 자성체 기반의 새로운 물리 현상 탐색과 활용 연구의 시발점으로 작용할 것ˮ이라고 기대감을 내비쳤다.
이번 연구는 우리 대학 김세권 교수, 우리 대학 고경춘 박사, 그리고 PCS-IBS 김경민 박사, 한양대학교 박문집 교수의 공동 연구로 진행되었으며, 한국연구재단 해외우수과학자 유치사업 플러스(브레인 풀 플러스)의 지원을 받아 수행됐다.
-
연구 데이터 속도 맞춰 스스로 반응하는 '카멜레온 AI 반도체' 개발
AI 반도체도 이제‘눈치'를 본다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는‘고정된 반응 특성'을 가졌지만, 이제는 데이터의 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 이 기술로 시간에 따라 변하는 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(Programmable Dynamic Memtransistor, PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 멤트랜지스터(Memtransistor)는 정보를 저장하는 메모리(Memory)와 계산을 수행하
2026-08-07 -
연구 150℃ 낮은 온도에서 차세대 반도체 ‘결 맞춰’ 쌓는 새 제조기술 개발
미래 반도체는 서로 다른 기능을 가진 소재를 한 칩에 층층이 쌓아 만든다. 그러나 소재를 쌓는 데 필요한 높은 열로 아래층이 손상되는 것이 큰 걸림돌이었다. 우리 대학을 비롯한 국내외 공동연구진이 150℃의 낮은 온도에서도 반데르발스 소재(원자층을 종이처럼 얇게 겹친 차세대 2차원 반도체 소재) 위에 새로운 반도체를 손상 없이 정밀하게 쌓는 기술을 개발했다. 차세대 AI·저전력 반도체와 광전자소자 개발의 새로운 길을 연 성과로 평가된다. 우리 대학은 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 한양대학교(총장 이기정) 송봉근 교수 연구팀, 미국 라이스대학교(Rice University) 이모 한(Yimo Han) 교수 연구팀과 공동으로 원자층증착법(ALD, 반도체 원료를 차례로 공급하여 두께를 원자 수준으로 조절하면서 균일한 박막을 쌓는 기술)을 이용한 새로운 반도체 제조기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 반데르발스 소재다. 반데르발스 소재는 원자층이
2026-07-27 -
행사 IDEC·삼성전자, 국내 반도체 인재에 14나노 FinFET 첨단 반도체 공정 최초 지원
우리 대학은 국내 대학 연구실에서도 삼성전자의 14나노 FinFET(Fin Field Effect Transistor, 핀 전계효과 트랜지스터) 첨단 공정을 활용해 실제 반도체 칩을 설계·제작하고 성능까지 검증할 수 있는 길이 열렸다고 16일 밝혔다. 그동안 높은 제작 비용과 인프라 한계로 대학이 접근하기 어려웠던 첨단 공정을 교육과 연구 현장에 개방함으로써, 국내 시스템반도체 교육이 이론 중심에서 실제 산업 현장 중심으로 한 단계 도약할 것으로 기대된다. 이를 위해 KAIST 반도체설계교육센터(IC Design Education Center, 이하 IDEC)는 지난 15일 IDEC 동탄교육장에서 삼성전자와 '시스템반도체 14나노 공정 지원'을 위한 협약을 체결했다. 이번 협약은 정부 지원사업인 '반도체핵심IP 설계전문인력양성사업'을 기반으로 추진됐으며, 국내 대학원생과 연구자들에게 첨단 공정 기반의 설계와 칩 제작 경험을 제공해 대학의 시스템반도체 설계 교육을
2026-07-16 -
연구 반도체 속 '전기 병목현상' 해결 실마리 찾았다
반도체 안에서 전기가 흐르는 길목이 막히면 성능이 떨어지고 전력 낭비가 커진다. 국내 연구진이 이러한 ‘전기 병목현상’을 해결할 수 있는 새로운 구조를 개발하고, 전기가 끊김 없이 흐르는 모습을 세계 최초로 확인했다. 이번 성과는 AI 반도체와 초저전력 반도체 등 미래 반도체의 성능과 전력 효율을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 강기범 교수, 성균관대학교(총장 유지범) 조성범 교수 연구팀과 공동으로 차세대 반도체 소자로 주목받는 2차원 소재(원자 한두 층 두께의 초박막 소재)에서 전기가 막힘없이 흐르는 새로운 구조를 구현하고, 이를 나노미터(㎚, 10억분의 1m) 수준에서 직접 관찰할 수 있는 분석 플랫폼을 개발했다고 13일 밝혔다. 반도체는 금속 전극과 반도체가 만나는 경계에서 접촉 저항(Contact Resistance, 서로 다른 두 물질이 맞닿는 경계에서 전기가 흐를 때 발생하는 저항) 때
2026-07-13 -
연구 ‘꿈의 반도체’ 2차원 반도체 찾는 일 사람 대신 자동화한다
차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. 우리 대학 연구진이 반도체 선별과 소자 제작을 자동화해 수천 개의 소자를 분석하고, 그동안 규명하기 어려웠던 두께와 성능의 관계를 밝혀냈다. 이번 성과는 차세대 반도체 연구를 데이터 기반으로 전환하고, AI 반도체와 초저전력 반도체의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스(Washington University in St. Louis)와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께에 불과한 초박막 반도체로, 기존 실리콘 반도체보다 더 작고 전기를 적게 쓰는 반도체를 구현할 수 있어 '꿈의 반도체'로 불린다. 현재 실리콘 반도체는 회로를
2026-07-09