현미경으로 일일이 찾던 작업 자동화… AI 반도체·초저전력 반도체 개발 가속 기대
차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. KAIST 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 기대된다는 설명이다.
KAIST(총장 배충식)는 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 7월 9일 밝혔다.
KAIST 측에 따르면, 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 계속 작게 만들수록 전력 손실과 발열이 커지는 물리적 한계에 가까워지고 있다. 이를 극복할 차세대 소재로 주목받는 2차원 반도체는 앞으로 AI 반도체와 스마트폰, 데이터센터, 웨어러블 기기, 접거나 늘어나는 전자기기, 초소형 의료센서 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다는 것이다.
하지만 용액공정으로 만든 2차원 반도체는 작은 반도체 조각(flake)의 위치와 크기, 두께가 모두 달라 연구자가 현미경으로 원하는 시료를 하나씩 찾아야 했다. 이후 찾은 위치에 맞춰 전극을 직접 설계해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 필요했고, 수천 개 이상의 소자를 한꺼번에 분석하는 것도 사실상 어려웠다.
연구팀은 대표적인 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)을 이용했다. 현미경에서 보이는 RGB(적·녹·청) 밝기 값이 두께에 따라 달라지는 특성을 활용해 컴퓨터가 원하는 반도체를 자동으로 찾아내고, 전극까지 자동 설계하도록 했다. 원자힘현미경(AFM)으로 검증한 결과, 3~8층의 미세한 두께 차이까지 정확히 구분할 수 있었다.
이를 통해 연구팀은 12만 개 이상의 반도체 조각 가운데 적합한 시료를 자동 선별해 1,615개의 트랜지스터를 제작·분석하는 데 성공했다.
대규모 분석 결과도 의미가 컸다. 반도체가 두꺼워질수록 전류는 더 잘 흐르지만, 전기를 켜고 끄는 성능은 오히려 떨어진다는 사실을 통계적으로 처음 명확히 규명했다. 기존에는 소수의 시료만 분석해야 했기 때문에 확인하기 어려웠던 특성을 대규모 데이터로 밝혀낸 것이다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 단순히 제작 과정을 자동화한 것이 아니라, 사람의 경험에 의존하던 2차원 반도체 연구를 데이터 기반 연구로 바꿨다는 점이다. 앞으로는 더 많은 반도체를 더 빠르게 제작·분석해 성능이 뛰어난 소재를 찾고, 나아가 AI가 새로운 반도체를 설계하는 연구로까지 이어질 것으로 기대된다는 설명이다.
권지민 교수는 "기존에는 연구자가 현미경으로 원하는 반도체를 직접 찾아야 했지만, 이번 연구를 통해 이러한 과정을 자동화할 수 있게 됐다"며, "앞으로는 현미경 사진만으로도 반도체의 전기적 성능을 예측하고, 더 우수한 차세대 반도체를 훨씬 빠르게 개발할 수 있는 기반이 마련될 것"이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 권지민 교수, 정학순 박사, 이용우 박사가 공동 교신저자로 참여했으며, UNIST 이상현 연구원이 제1저자를 맡았다. 연구 결과는 재료과학 분야의 권위 있는 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)에 4월 3일 게재됐으며, 2차원 소재 및 전자소자(2D Materials & Electronics) 분야 인사이드 백 커버(Inside Back Cover) 논문으로도 선정됐다.
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