연구
- 비평형 상태에서의 물질특성 규명에 도움 기대
- 미국 물리학회 피지컬 리뷰 포커스 프로그램에 소개
반도체에 형성된 가는 선 모양 구조에서의 전자 움직임을 공동 연구한 KAIST(총장 서남표) 물리학과 심흥선(沈興善, 35) 교수와 대학원생 윤석찬(尹錫燦, 25)씨, 포스텍(총장 백성기) 물리학과 이현우(李鉉雨, 39) 교수팀은 최근 미국 물리학분야 학술지(Physical Review Letters)를 통하여 전자의 입자-파동 이중성에 대한 새로운 이론을 발표했다고 밝혔다.
이 논문의 결과는 전자의 입자-파동 이중성에 대한 많은 학자들의 예상을 벗어난 결과로 거의 동시에 비슷한 결과를 얻은 이스라엘 학자들의 논문과 같이 지난 22일자 미국 물리학회 피지컬 리뷰 포커스(Physical Review Focus)에 소개되었다. 이 프로그램은 미국물리학회에서 출간하는 여러 학술지에 매월 게재되는 천 편 이상의 논문들 중 과학계 전반에 특별 소개가 필요하다고 판단되는 논문을 한 달에 5편 내외를 골라 논문의 내용과 가치를 전문가의 평과 함께 소개하고 있다.
전자와 같은 입자들이 야구공과 같은 입자처럼 행동할 수도 있지만 어떤 경우에 음파나 빛과 같이 파동처럼 행동할 수도 있다는 양자물리학의 입자-파동 이중성 이론이 많은 학자들이 생각했던 것보다 복잡하다는 사실이 이번 공동연구를 통해 밝혀졌다. 입자-파동 이중성은 원자의 성질뿐 아니라 금속이나 반도체와 같은 여러 물질의 특성에 영향을 미치는 중요 요인으로 이 발견은 양자물리학의 효과가 강하게 나타나는 저온에서의 물질 특성들, 특히 비평형 상태에서의 물질 특성을 규명하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
전자들 간에는 서로 밀어내는 강한 전기력이 작용하고 이 전기력을 통해서 각 전자들은 다른 전자들의 위치를 어느 정도 파악할 수 있다. 이제까지 많은 학자들은 전기력이 강해질수록(예를 들어 전자간의 거리가 작아져서) 전자 위치가 더 정확히 파악되고 이로 인해 파동성이 약해지고 입자성이 강해질 것으로 믿어왔다. 그런데 이번 공동논문에 의하면 전기력이 강해질 때 어느 한계까지는 파동성이 점점 약해지지만 전기력의 세기가 이 한계를 넘어서고 나면 파동성이 다시 강해지고, 전기력의 크기가 더 커져 두 번째 한계를 넘고 나면 파동성이 다시 약해지는 형태로, 파동성의 세기가 전기력의 세기에 따라 진동할 수 있다고 한다.
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연구 나만을 위한 ‘영혼의 단짝’ AI 반도체 ‘소울메이트’ 세계 최초 개발
우리가 일상적으로 사용하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 수많은 질문에 능숙하게 답하지만, 정작 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락등은 알지 못한다. 인공지능이 생활 깊숙이 들어왔음에도 여전히 ‘남’처럼 느껴지는 이유다. 우리 대학 연구진이 이러한 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다. 우리 대학은 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로
2026-03-17 -
연구 엔비디아보다 2.1배 빠른 유튜브 추천...‘버벅임’없앴다
유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지처럼 사람 사이의 복잡한 관계를 빠르게 분석하는 핵심 AI 기술로 ‘그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)’이 있다. 여기서 말하는 그래프는 우리가 떠올리는 그래프 그림이 아니라, 사람과 사람 사이의 연결 관계를 뜻한다. 우리 대학 연구진은 엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르고, 지연은 줄이며, 전력 소모까지 낮춘 AI 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 개발해 주목받고 있다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 ‘오토GNN’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리(Graph Preprocessing) 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를
2026-02-05 -
연구 1%의 벽 넘었다… 친환경 초소형 반도체 밝기 18배 향상
TV, 스마트폰, 조명처럼 빛을 내는 반도체는 우리 일상 곳곳에 쓰이고 있다. 하지만 친환경 반도체를 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 많다. 특히 머리카락 굵기(약 10만 나노미터)보다 수만 배 작은 크기의 나노 반도체는 이론적으로는 밝은 빛을 낼 수 있지만, 실제로는 빛이 거의 나지 않는 문제가 있었다. 우리 대학 연구진이 이 한계를 해결할 수 있는 새로운 표면 제어 기술을 개발했다. 우리 대학은 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 차세대 친환경 반도체 소재로 주목받는 나노 반도체 입자인 인듐 포스파이드(InP)* 매직 사이즈 나노결정(Magic-Sized Clusters, MSC)의 표면을 원자 수준에서 제어하는 원천 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. *인듐 포스파이드(InP): 인듐(In)과 인(P)으로 만든 화합물 반도체 물질로 카드뮴 같은 환경 유해 물질을 쓰지 않은 친환경 반도체 소재 연구팀이 주목한 소재는 ‘매직 사이즈 나노결정&rsquo
2026-01-14 -
연구 광컴퓨팅·양자 보안 핵심 ‘빛 반도체’ 직접 찍어낸다
거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간
2026-01-06 -
연구 보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다. 우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다. ※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Cir
2025-12-31