행사
우리 대학 반도체공학대학원이 8일 오후 3시 대전 본원 전기및전자공학부동(E3-2)에서 첨단장비 개소식을 열고, 산학연이 함께 활용할 수 있는 최첨단 연구 인프라를 공개했다고 8일 밝혔다.
이날 행사에는 이광형 KAIST 총장, 이장우 대전시장을 비롯해 산업통상자원부, 한국산업기술진흥원, 기업, 연구기관 관계자 등 80여 명이 참석했다. 개소식에서는 시높시스코리아 감사패 수여, 축사, 장비 소개가 진행됐으며, 참석자들은 새롭게 구축된 장비와 시설을 둘러보며 지역 산업 발전에 대한 기대를 나타냈다.
< 반도체공학대 원 첨단장비 개소식 참석자 단체사진 >
이번에 도입된 첨단장비는 반도체 소자·소재 및 패키징 분야 연구에 활용될 핵심 인프라로, 설계부터 시뮬레이션, 제작, 평가까지 반도체 개발 전 과정을 아우르는 통합 연구 환경을 제공한다. KAIST 교수·학생뿐만 아니라 지역 기업과 연구기관에도 개방돼 실질적 산학연 협력 거점으로 기능할 전망이다.
특히 반도체공학대학원은 국가 전략 산업인 반도체 분야에서 차세대 기술 개발과 인재 양성을 동시에 추진하는 핵심 기관으로, 한국 반도체 산업 경쟁력 강화의 허브 역할을 맡고 있다. 인공지능, 배터리, 자율주행, 국방 등 모든 첨단 산업의 기반이 되는 반도체는 글로벌 공급망 경쟁이 치열한 분야로, 산학연이 긴밀히 협력할 수 있는 교육·연구 거점 마련이 필수적이다. 이번 첨단장비 개소는 단순 연구 시설을 넘어 지속 가능한 반도체 생태계 구축을 뒷받침하는 국가적 의미를 지닌다.
대전시는 이 사업에 49억 원을 투입하며 적극 지원하고 있다. 이는 대전이 보유한 우수한 연구 인프라와 인재를 반도체 산업으로 결집시켜, 지역 산업의 새로운 성장 동력으로 삼겠다는 의지다. 시는 KAIST와의 협력을 통해 대전을 대한민국 반도체 산업의 실질적 거점으로 육성하는 것을 중요한 전략으로 삼고 있다.
< 반도체공학대학원 첨단장비 개소식에서 이광형 총장이 환영사를 하는 모습 >
우리 대학은 또한 글로벌 반도체 설계 소프트웨어 선도 기업인 시높시스코리아로부터 반도체 공정·소자 시뮬레이션 소프트웨어(TCAD) 라이선스를 기부받아, 세계 최고 수준의 반도체 교육 및 연구 인프라를 갖추게 되었다.
반도체공학대학원 지원 사업은 2023년부터 2028년까지 5년간 총 215억 원 규모(국비 150억 원, 시비 49억 원, KAIST 자체 16억 원)로 추진되고 있다. 전기및전자공학부, 신소재공학과, 물리학과, 기계공학과, 생명화학공학과 교수진 34명이 참여해 225명 이상의 석·박사급 고급 인재를 양성할 계획이다. 현재 반도체공학대학원에는 123명이 재학 중이며, 산학 컨소시엄 20여 개 기업과 협력 프로젝트를 수행하는 등 가시적 성과를 거두고 있다.
이장우 대전시장은 “대전의 연구 인프라와 인재가 결합해 지역 산업 발전으로 이어지길 바란다”며 “앞으로도 KAIST와 협력을 강화하고 적극 지원하겠다”고 강조했다.
시높시스코리아 소경신 대표는 “KAIST 학생들이 TCAD를 활용해 첨단 시뮬레이션 경험을 쌓아 세계 반도체 산업을 이끌 핵심 인재로 성장하길 기대한다”고 밝혔다.
< 반도체공학대학원 장비실 투어사진 >
이광형 총장은 “대전은 국내 최고의 연구 인프라와 인력을 갖춘 반도체 산업 최적지”라며 “이번 첨단장비 개소를 계기로, KAIST는 혁신 연구 성과 창출과 글로벌 인재 양성을 통해 국가 반도체 경쟁력 강화에 더욱 기여하겠다”고 밝혔다.
이번 첨단장비 개소와 시높시스코리아의 기부는 한국 반도체 산업의 질적 성장을 이끄는 중요한 계기가 될 것으로 평가된다. KAIST는 향후 신규 교과·교재 개발, 산학 공동 프로젝트 등을 통해 글로벌 수준의 반도체 인재를 육성하고, 대전을 넘어 국가적 차원의 반도체 산업 발전에 기여한다는 계획이다.
-
연구 데이터 속도 맞춰 스스로 반응하는 '카멜레온 AI 반도체' 개발
AI 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
2026-08-07 -
연구 150℃ 낮은 온도에서 차세대 반도체 ‘결 맞춰’ 쌓는 새 제조기술 개발
미래 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 -
행사 IDEC·삼성전자, 국내 반도체 인재에 14나노 FinFET 첨단 반도체 공정 최초 지원
우리 대학은 국내 대학 연구실에서도 삼성전자의 14나노 FinFET(Fin Field Effect Transistor, 핀 전계효과 트랜지스터) 첨단 공정을 활용해 실제 반도체 칩을 설계·제작하고 성능까지 검증할 수 있는 길이 열렸다고 16일 밝혔다. 그동안 높은 제작 비용과 인프라 한계로 대학이 접근하기 어려웠던 첨단 공정을 교육과 연구 현장에 개방함으로써, 국내 시스템반도체 교육이 이론 중심에서 실제 산업 현장 중심으로 한 단계 도약할 것으로 기대된다. 이를 위해 KAIST 반도체설계교육센터(IC Design Education Center, 이하 IDEC)는 지난 15일 IDEC 동탄교육장에서 삼성전자와 '시스템반도체 14나노 공정 지원'을 위한 협약을 체결했다. 이번 협약은 정부 지원사업인 '반도체핵심IP 설계전문인력양성사업'을 기반으로 추진됐으며, 국내 대학원생과 연구자들에게 첨단 공정 기반의 설계와 칩 제작 경험을 제공해 대학의 시스템반도체 설계 교육을
2026-07-16 -
연구 반도체 속 '전기 병목현상' 해결 실마리 찾았다
반도체 안에서 전기가 흐르는 길목이 막히면 성능이 떨어지고 전력 낭비가 커진다. 국내 연구진이 이러한 ‘전기 병목현상’을 해결할 수 있는 새로운 구조를 개발하고, 전기가 끊김 없이 흐르는 모습을 세계 최초로 확인했다. 이번 성과는 AI 반도체와 초저전력 반도체 등 미래 반도체의 성능과 전력 효율을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 강기범 교수, 성균관대학교(총장 유지범) 조성범 교수 연구팀과 공동으로 차세대 반도체 소자로 주목받는 2차원 소재(원자 한두 층 두께의 초박막 소재)에서 전기가 막힘없이 흐르는 새로운 구조를 구현하고, 이를 나노미터(㎚, 10억분의 1m) 수준에서 직접 관찰할 수 있는 분석 플랫폼을 개발했다고 13일 밝혔다. 반도체는 금속 전극과 반도체가 만나는 경계에서 접촉 저항(Contact Resistance, 서로 다른 두 물질이 맞닿는 경계에서 전기가 흐를 때 발생하는 저항) 때
2026-07-13 -
연구 ‘꿈의 반도체’ 2차원 반도체 찾는 일 사람 대신 자동화한다
차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. 우리 대학 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 기대된다. 우리 대학은 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 9일 밝혔다. 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
2026-07-09