우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수가 차세대 AI 하드웨어 개발 및 혁신적인 반도체 관련 연구 성과로, KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다.
수상자로 선정된 최신현 교수의 중점 연구 분야는 미래형 메모리와 컴퓨터 장치 개발에 집중한 ▶저항 스위칭 소자(resistive switching device)를 이용해 기본 방식보다 더 빠르고 효율적인 차세대 메모리·컴퓨팅 장치 개발, ▶엣지 컴퓨팅(edge computing)과 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)의 스마트한 컴퓨터 메모리 기능 등 통합 시스템 응용, ▶기존 3단자 트랜지스터(3-terminal transistor) 방식과 다른 더 효율적이고 창의적인 컴퓨팅·메모리 소자 작동 방식 개발이다.

< 전기및전자공학부 최신현 교수 현우학술상 수상 모습 >
대표적인 연구 업적으로 차세대 메모리 기술 분야에서 기존의 값비싼 초미세 노광공정*을 사용하는 방식보다 전기를 15배 이상 절감하고, 수직 적층 구조에 최적화된 초저전력 차세대 상변화 메모리(phase-change memory) 소자 개발에 성공하였다.
* 노광공정: 반도체 칩 위에 미세한 회로 패턴을 실리콘 웨이퍼 위에 새기는 공정으로 고급기술이고 비용이 많이 드는 단점이 있음
나아가, 최 교수는 차세대 메모리·컴퓨팅 소자를 기반으로, 기존의 CPU, GPU와 같이 많은 전력을 쓰는 칩을 대체할 수 있는 AI 알고리즘을 효율적으로 구동하는 차세대 컴퓨팅 하드웨어(칩)를 개발하였다. 이를 통해 데이터를 더 빠르고 효율적으로 작동시키며 스마트폰, 자율주행 등 다양한 응용하여 실생활에 활용 가능한 주목할 만한 성과를 거두었다.
또한 메모리 소자의 동작 원리를 기초 물리법칙에 기반한 원자단위까지 분석함으로써 이를 통해 메모리 성능을 더 빠르고 안정적으로 향상시킬 방법을 제시하는데 크게 기여하였다.
최 교수의 연구는 재료 분석부터 반도체 소자, 통합 시스템 개발 등 반도체 기술 전 과정에 대한 연구 분야를 아우르며, 그 성과는 네이처(Nature), 네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics), 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications), 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 등 최상위 저널에 게재되는 등 특출한 성과를 보여주었다.
최신현 교수는 “최근 큰 사회적 변화를 주도하고 있는 IT와 인공지능 관련 하드웨어 연구로 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 이번 연구를 통해 학계와 기업에 새로운 시각을 제공할 수 있어 감회가 깊다.”며, “앞으로도 후속 연구자들에게 영감을 주며 실제로 사회에 기여할 수 있는 연구 성과가 나올 수 있도록 끊임없이 노력하겠다”고 향후 포부를 밝혔다.
한편, 올해로 5회째 시행되는 `현우 KAIST 학술상'은 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 현우문화재단 곽수일 이사장이 기부한 재원을 바탕으로 제정된 상이다.
현우재단 선정위원과 KAIST 교원 포상 추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐, 탁월한 학술 업적을 이룬 교원 1명을 매년 선정해 상패와 함께 1천만 원의 포상금을 수여하고 있다. 올해 시상식은 30일 오전 10시 KAIST 학술문화관 정근모 홀에서 개최되었다.
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.
2026-09-03AI가 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
2026-08-20반도체에서 ‘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
2026-08-18AI 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
2026-08-07미래 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
2026-07-27