< (왼쪽부터) 이가연 박사과정, 장민규 석박사통합과정, 김창환 석박사통합과정, 서준기 교수, 허남욱 석박사통합과정, 웬슈안 주 (Wenxuan Zhu) 박사후 연구원 >
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 여러 장 겹쳐 있지만 층과 층 사이가 약하게 붙어 있어 종이처럼 얇게 떼어낼 수 있는 2차원 반도체 소재다. 서로 다른 소재를 자유롭게 겹칠 수 있어 차세대 AI 반도체와 초저전력 반도체의 핵심 소재로 주목받고 있다.
하지만 표면이 매우 안정적이어서 새로운 반도체를 원하는 방향으로 가지런히 성장시키기 어려웠다. 특히 온도를 낮추면 원자들이 여기저기 흩어져 자라기 때문에 성능이 좋은 반도체를 만들기 쉽지 않았다.
연구팀은 차세대 반도체 소재로 주목받는 텔루륨(Te)을 포함한 전구체(Precursor, 반도체를 만드는 원료 분자)가 표면을 자유롭게 이동하며 가장 안정한 위치를 스스로 찾아 박막을 이루도록 하는 새로운 방법을 개발했다. 텔루륨은 전기를 한 방향으로 잘 전달하는 특성과 빛을 효과적으로 제어하는 광전자 특성을 함께 갖춰 차세대 반도체와 광검출기, LED 등 광전자 소자의 핵심 소재로 주목받고 있다.
< 확산 유도형 에피택셜 원자층증착법을 이용한 텔루륨 성장 원리와 WSe2 위에 성장한 텔루륨의 구조 분석 >
이를 통해 연구팀은 150℃의 낮은 온도에서도 원자층증착법(ALD)를 통해 텔루륨을 반데르발스 소재(원자층이 종이처럼 여러 장 겹쳐 있는 차세대 2차원 반도체 소재) 위에 아래층 결정의 원자 배열을 따라 질서 있게 성장하는 에피택시(Epitaxial Growth)를 구현하는 데 성공했다. 에피택시 성장은 아래층 결정 구조를 따라 새로운 반도체가 원자 단위로 정밀하게 자라는 고품질 반도체 제조 기술이다. 이는 벽돌을 아무렇게나 쌓는 것이 아니라 모든 벽돌을 같은 방향으로 반듯하게 쌓는 것과 같아, 전기가 더 잘 흐르고 반도체 성능도 높일 수 있다.
또한 이 기술을 이셀레늄화 텅스텐(WSe₂), 이황화 몰리브덴(MoS₂), 이셀레늄화 레늄(ReSe₂), 운모(Mica) 등 다양한 반데르발스 소재에도 적용할 수 있음을 확인했다. 즉, 특정 소재 하나에만 적용되는 기술이 아니라 여러 종류의 차세대 반도체 소재에도 폭넓게 활용할 수 있음을 보여줬다.
< 산 유도형 에피택셜 원자층증착법을 이용한 텔루륨 박막 성장 개념 이미지(AI생성 이미지) >
연구팀은 이렇게 만든 반도체로 트랜지스터(전류의 흐름을 제어하는 반도체의 핵심 소자)와 광전자소자(빛을 감지하거나 빛을 내는 반도체 소자)도 직접 제작했다. 즉, 새로운 제조기술이 연구실 수준에 머무르지 않고 실제 반도체 소자 제작에도 활용될 수 있음을 입증한 것이다.
< 기술설명(AI이미지) >
서준기 교수는 "이번 연구는 낮은 온도에서도 반데르발스 소재 위에 고품질 반도체를 손상 없이 성장시킬 수 있다는 것을 처음 보여준 성과”라며 "앞으로 다양한 차세대 반도체를 하나의 칩 위에 자유롭게 집적하는 핵심 제조기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 김창환 박사과정생이 제1저자로, 서준기 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’7월 24일 자에 게재됐다.
※ 논문명: Van der Waals template-encoded soft epitaxy of tellurium enabled by atomic layer deposition, DOI: 10.1126/sciadv.aef1430
※ 저자 정보: 김창환(KAIST·UNIST, 제1저자), 서준기(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단의 우수신진연구사업, PIM 인공지능반도체 핵심기술개발(소자)사업, 개척연구사업 및 박사과정생 연구장려금의 지원을 받아 수행됐다.
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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 -
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