차세대 AI 반도체, '2차원 반도체' 모색이 향후 자동화 될 전망이다. 한국과학기술원(KAIST·총장 배충식)이 반도체 선별과 소자 제작을 자동화했다. AI 반도체, 초저전력 반도체 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.
KAIST는 권지민 전기 및 전자공학부·AI시스템학과 교수팀이 울산과학기술원(UNIST), 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스와 공동 연구로 이와 같은 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.
2차원 반도체는 원자 몇 개 층 수준 두께에 불과한 초박막 반도체다. 기존 실리콘 반도체보다 작으면서 전기도 적게 써 '꿈의 반도체'로 불린다.
다만 용액공정으로 만든 2차원 반도체는 작은 반도체 조각(플레이크) 위치·크기·두께가 모두 달라 연구자가 현미경으로 원하는 시료를 하나씩 찾아야 했다. 이후 해당 위치 맞춤형 전극 설계에 많은 시간·노력이 필요했다.
연구팀은 대표적인 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴을 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.
이로써 연구팀은 12만 개 이상 반도체 조각 가운데 적합한 시료를 자동 선별해 1615개 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.
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 KAIST의 권지민 교수, 정학순 박사, 이용우 박사가 공동 교신저자로 참여했고, 이상현 UNIST 연구원이 제1저자를 맡았다. 연구 결과는 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈에 4월 3일 게재됐으며, 2차원 소재 및 전자소자 분야 인사이드 백 커버 논문으로도 선정됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
