- KAIST 김상욱 교수, 세계 최고의‘분자조립’기술력 활용해 휘어지는 대용량 반도체 원천기술 확보 -
우리 학교 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 원하는 형태로 분자가 스스로 배열하는 ‘분자조립’ 기술을 활용해 유연한 그래핀 기판 위에 양산중인 반도체 패턴의 최고 수준인 20nm(나노미터)급 초미세 패턴을 구현하는데 성공했다.
이번 기술 개발로 향후 유연하게 휘어지면서도 많은 양의 데이터를 저장할 수 있는 반도체를 구현할 수 있어 고성능 플렉시블 전자기기 개발에 도움이 될 것으로 학계는 기대하고 있다.
이와 함께 연성소재의 특성을 이용해 초미세 패턴을 형성하기 어려운 3차원 굴곡진 기판에서도 자유롭게 구현하는데 성공, 다양한 응용소자에 활용할 수 있는 것은 물론 화학 반응으로 물질을 섞어주기만 하면 원하는 형태로 스스로 배열해 고가의 장비가 필요하지 않아 반도체 제작비용이 훨씬 저렴해질 것으로 전망된다.
이번 연구의 핵심 기술인 ‘분자조립’이란 플라스틱, 액정, 생체분자 등과 같이 딱딱하지 않고 유연한 연성소재의 고분자를 원하는 형태로 스스로 배열하게 해 기존에 만들기 어려웠던 작은 나노구조물을 효율적으로 만드는 기술이다. 마치 물과 기름이 서로 섞이지 않는 것과 같이 서로 다른 두 고분자가 상분리되어 섞이지 않는다는 점을 이용하는 것이다.
연구팀은 기계적 물성이 우수하고 원하는 기판에 쉽게 옮길 수 있는 그래핀 위에 ‘블록공중합체’라는 분자조립기술을 통해 초미세 패턴을 형성한 후, 이를 3차원 기판 혹은 PET(폴리에틸렌테레프탈레이트), PDMS(폴리디멜틸실론산) 등과 같은 플렉시블 기판에 옮겨 자유롭게 3차원 혹은 플렉시블 기판에 구조물을 구현했다.
김상욱 교수는 이번 연구에 대해 “지금까지 발표된 휘어지는 반도체는 온도에 취약한 플라스틱 기판을 사용해 극한 공정조건을 극복해낼 수 없어 상용화에 어려움이 많았다”며 “이번 기술은 기계적 물성이 우수한 그래핀을 회로 기판으로 적용하는 데 성공한 획기적인 연구성과”라고 말했다.
김 교수는 이어 “이번 연구에 대해 세계적으로 많은 관심을 받아 3월 20일 열리는 미국 물리학회에서 초청 강연을 할 예정”이라며 “이번에 개발한 원천기술을 바탕으로 후속 연구를 진행해 반도체 회로와 같이 복잡한 회로의 설계에 도전할 것”이라고 포부를 밝혔다.
한편, 교육과학기술부 글로벌프론티어사업 다차원 스마트 IT 융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행된 이번 연구결과는 재료분야 세계적 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)’ 3월 6일자에 실렸다.
그림1. 제작공정
1. 스핀 코딩이라는 도포법을 사용해 그래핀 박막을 형성
2. 그래핀 박막 위에 블록공중합체를 형성
3. 블록공중합체을 식각 또는 패턴 전사법을 통해 나노 구조를 형성
4. 그래핀을 전사층으로 활용해 다양한 기판에 나노 구조를 형성
그림2. 블록공중합체 분자조립기술
블록공중합체 분자조립기술은 물과 기름이 서로 섞이지 않은 것과 같이 서로 다른 두 고분자가 섞이지 않는다는 점을 이용한 기술이다. 물과 기름의 경우, 서로 섞이려고 하지 않는 물질이기 때문에, 물과 기름은 혼합하게 되면, 물을 물끼리 어울려 덩어리 지고, 기름은 기름끼리 어물려 덩어리가 지게 된다. 하지만, 물과 기름이 서로 떨어질 수 없게끔 결합이 되어 있다고 가정하면, 다른 현상이 예상된다. 동일하게 물은 물끼리 있으려 하고 기름은 기름끼리 있으려고 하지만, 물 옆에는 결합된 기름이 있게 된다. 따라서 물과 기름의 거대한 두 덩이리가 형성되는 것이 아니라, 매우 미세하게 물과 기름이 번갈아가면서 형성되게 된다. 동일하게 블록공중합체에서는 화학적으로 서로 다른 고분자가 공유 결합이라는 쉽게 깨지지 않은 결합을 통해 연결되어 있다., 따라서, 결합된 물과 기름에서와 동일하게 미세한 크기의 상분리가 일어나게 된다. 이러한 구조의 크기는 대개 고분자의 크기에 의해 결정되면, 머리카락 크기의 1/10000 수준으로 매우 미세하며 주기적인 패턴을 형성하게 된다. 패턴의 형태는 서로 다른 고분자의 비율에 따라 구, 원통형, 판형 등으로 나타난다.
그림3. 플렉시블 기판 상에 옮겨진 금 나노 구조체
생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학
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2024-07-11