< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 최신현, 윤영규, 최성율, 유승협 교수, 신소재공학과 김경민 교수 >
우리 대학은 세계적 과학 저널 ‘네이처(Nature)’의 자매지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 지난 8월 18일 자로 KAIST의 반도체 연구와 교육 성과가 집중 조명됐다고 5일 밝혔다.
※ 제목: Semiconductor-related research and education at KAIST
※ DOI: 10.1038/s44287-025-00204-3
이번 특집(Focus) 기사는 KAIST가 차세대 반도체 연구와 인재 양성, 글로벌 산학협력에서 보여주는 리더십을 상세히 다루며, 한국 반도체 산업의 미래 청사진을 제시했다. 실비아 콘티(Silvia Conti) 편집장이 직접 인터뷰를 진행했으며, KAIST에서는 신소재공학과 김경민 교수, 전기및전자공학부 윤영규, 최신현, 최성율, 유승협 교수 등이 인터뷰에 참여했다.
KAIST는 전기및전자공학부, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등 교육 프로그램을 운영하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인-메모리 컴퓨팅, 2차원 신소재 기반 소자 등 차세대 반도체 연구를 선도하고 있다. 이러한 기반 위에서 연구진은 기존 실리콘 한계를 넘어서는 새로운 아키텍처와 소자를 개발하며, 인공지능·로보틱스·의료 등 다양한 응용 분야 혁신을 이끌고 있다.
< KAIST는 전기및전자공학부, 신소재공학과, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등에서 반도체 전 분야를 아우르는 세계적 연구 역량을 바탕으로, AI 하드웨어·인메모리 컴퓨팅·2차원 신소재 소자 등 차세대 반도체 기술을 선도하고 있다. 그림은 최근 KAIST의 차세대 반도체 연구에서 세계적 위상을 입증한 연구 성과들. (왼쪽부터) KAIST 최신현 교수팀이 발표한 초저전력 상변화 메모리 원천 기술. 2024년 Nature 발표. KAIST 김경민 교수팀이 발표한 열컴퓨팅 원천 기술. 2024년 Nature Materials 발표. 윤영규, 최신현 교수팀이 발표한 차세대 두뇌모사 반도체 소자 및 응용 기술. 2025년 Nature Electronics 발표. >
특히 RRAM, PRAM 등 신개념 메모리를 활용해 시냅스, 뉴런 등 생물학적 기능을 하드웨어 플랫폼으로 구현하는 연구는 국제적으로 주목받고 있다. 이는 로봇, 엣지 컴퓨팅, 온-센서 AI 시스템 등으로의 응용 가능성을 열고 있다.
또한 KAIST는 삼성전자·SK하이닉스와의 오랜 파트너십을 기반으로 EPSS(삼성반도체 고급인력양성프로그램), KEPSI(SK하이닉스반도체 고급인력양성프로그램)를 운영해 왔다. 이 과정에 참여한 대학원생은 전액 장학금과 졸업 후 취업이 보장되며, 2022년 신설된 반도체시스템공학과는 매년 100명의 학부생을 선발해 체계적 교육을 제공하고 있다. 아울러 매년 70여 개 연구실이 참여하는 KAIST–삼성전자 산학협력센터는 장기적 산학 공동연구 거점으로서 산업계 현안 해결에 기여하고 있다.
이번 기사는 KAIST가 단순한 연구기관을 넘어 국제적 연구 허브로 성장하고 있음을 강조한다. KAIST는 여성 교수 임용 확대, 외국인 교수·학생 지원을 위한 글로벌 인재 비자센터 설립 등 다양성과 포용성을 강화하며 세계 각국의 우수 인재를 끌어들이고 있다. 또한 대덕연구단지(대덕 특구, Daedeok Innopolis)의 핵심 대학으로서 ‘한국의 실리콘밸리’의 심장 임무를 수행하고 있다.
KAIST 연구진은 반도체 기술의 미래가 단순한 소자 축소가 아닌 뉴로모픽 기술, 3차원 패키징 기술, AI 기술 응용과 같은 융합적 접근에 달려 있다고 전망한다. 이번 기사는 이러한 KAIST의 전략적 연구 방향과 리더십이 글로벌 학계와 산업계에서도 주목받고 있음을 보여준다.
김경민 교수는 “이번 기사를 통해 KAIST의 차세대 반도체 연구와 인재 양성 전략이 국내외 학계와 산업계에 널리 알려져 매우 기쁘며, 앞으로도 혁신적인 융합 연구로 미래 반도체 기술 발전에 기여하겠다”고 강조했다.
이광형 총장은 “KAIST가 세계적 과학 저널을 통해 반도체 연구와 교육 성과를 조명받게 된 것은 우리 대학 구성원들의 헌신과 도전 정신 덕분”이라며, “KAIST의 글로벌 연구 허브로서의 성장이 주목받게 되어 기쁘게 생각하며, 앞으로도 산학연 협력을 확대해 차세대 반도체 혁신을 선도하고 한국이 미래 반도체 강국으로 자리매김하는 데 핵심적 역할을 하겠다”고 밝혔다.
-
연구 CO₂보다 6,000배 강력한 반도체 온실가스…‘무질서의 힘’으로 잡는다
반도체를 만들 때 사용하는 가스 중에는 이산화탄소보다 6,000배 이상 강력한 온실가스가 있다. 우리 대학 연구진이 여러 금속 원자를 섞으면 오히려 구조가 안정되는 ‘무질서의 힘’을 이용해 이 가스를 높은 효율로 없애면서, 온실가스 분해를 돕는 촉매도 오래 사용할 수 있는 기술을 개발했다. 우리 대학은 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 삼성전자 연구진과 공동연구를 통해 반도체 미세회로를 만드는 공정 등에 사용되는 온실가스인 사불화탄소(CF₄)를 높은 효율로 장기간 제거할 수 있는 새로운 촉매를 개발했다고 3일 밝혔다. CF₄는 반도체 웨이퍼에서 필요 없는 부분을 선택적으로 깎아 미세한 회로를 만드는 건식 식각 공정 등에 사용된다. 문제는 사용 후 남은 미량의 CF₄다. 탄소와 불소가 매우 단단하게 결합돼 있어 쉽게 분해되지 않고, 대기 중으로 배출되면 약 5만 년 동안 남을 수 있다. 지구온난화에 미치는 영향도 이산화탄소보다 6,000배 이상 크다.
2026-09-03 -
연구 산소 ‘전용 통로’로 3차원 메모리 난제 풀었다…AI 반도체 성능 높이고 전력 낮춘다
AI가 똑똑해질수록 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 ‘고성능 메모리’가 필요하다. 하지만 기존처럼 반도체를 계속 작게 만드는 데는 한계가 있다. 우리 대학 연구진이 반도체를 위로 쌓는 3차원 구조의 약점까지 해결하면서, AI 반도체의 성능은 높이고 전력 소모는 낮출 새로운 길을 열었다. 우리 대학은 전기및전자공학부 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), 연세대학교(총장 윤동섭) 등 국내 연구진과 공동으로 차세대 메모리 소자인 산화물 수직 채널 트랜지스터(Vertical Channel Transistor, VCT)의 결함을 줄이고 성능과 안정성을 크게 높일 수 있는 새로운 다층 층간 절연막 구조를 개발했다고 20일 밝혔다. 컴퓨터의 주기억장치로 사용되는 DRAM은 컴퓨터가 작업 중인 데이터를 임시로 저장해 빠르게 꺼내 쓸 수 있도록 하는 메모리다. 지난 수십 년간 DRAM은 반도체 소자의 크기를 줄여 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장
2026-08-20 -
연구 버리던 ‘잡음’으로 뇌처럼 신호 처리하는 ‘인공 뉴런’ 개발
반도체에서 ‘잡음’은 신호를 방해해 없애야 할 골칫거리로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구진이 이 잡음을 없애는 대신 뇌처럼 정보를 처리하는 데 활용하는 기술을 개발했다. 잡음을 조절해 사람의 움직임부터 음성까지 서로 다른 신호의 특징을 골라 처리할 수 있는 인공 뉴런을 구현한 것이다. 향후 하나의 반도체로 다양한 신호를 처리하는 저전력 두뇌모사 반도체 개발에 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 반도체에서 자연스럽게 발생하는 잡음을 활용해 사람의 뇌처럼 정보를 처리하는 새로운 뉴로모픽 뉴런* 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이 기술은 원하는 주파수의 신호를 골라내 뇌의 뉴런과 유사한 전기 신호로 바꿔 처리할 수 있다. * 뉴로모픽 뉴런: 뇌 신경세포의 작동 방식을 본떠 만든 인공 신경세포(반도체 소자) 전자기기에서 잡음은 라디오의 ‘지지직’ 소리처럼 신호에 불규칙하게 섞여 정보를 정확히 읽는
2026-08-18 -
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