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‘사포’로 반도체를 깎았더니...AI 반도체 가공 새 길 열다
스마트폰과 인공지능(AI) 서비스의 성능과 안정성은 반도체 표면을 얼마나 고르고 정밀하게 가공하느냐에 달려 있다. 우리 대학 연구진은 일상에서 흔히 사용하는 ‘사포’의 개념을 나노 기술로 확장해, 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다.
우리 대학은 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브를 연마재로 활용한 ‘나노 사포’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 기술은 기존 반도체 제조 공정보다 표면을 더 정밀하게 가공하면서도, 공정 과정에서 발생하는 환경 부담을 줄일 수 있는 새로운 평탄화 기술이다.
사포는 표면을 문질러 매끄럽게 만드는 익숙한 도구지만, 반도체와 같이 극도로 정밀한 표면 가공이 필요한 분야에는 적용이 쉽지 않았다. 이는 일반 사포가 연마 입자를 접착제로 붙이는 방식으로 만들어져, 미세한 입자를 고르게 고정하는 데 한계가 있기 때문이다.
반도체 산업에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 연마 입자를 액체에 분산시킨 화학액, 이른바 슬러리를 사용하는 평탄화 공정(CMP, Chemical Mechanical Polishing)을 활용해 왔다. 하지만 이 방식은 추가적인 세정 공정이 필요하고, 폐기물이 많이 발생해 공정이 복잡하고 환경 부담이 크다는 단점이 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 사포의 개념을 나노 수준으로 확장했다. 탄소나노튜브를 수직으로 정렬한 뒤 폴리우레탄 내부에 고정하고, 표면에 일부만 노출시키는 방식으로 ‘나노 사포’를 구현했다. 이 구조는 연마재 이탈을 구조적으로 억제해 표면 손상 우려를 없앴으며, 반복 사용에도 안정적인 성능을 유지하였다.
이번에 개발된 나노 사포는 연마재 밀도 기준으로 상용 사포 가운데 가장 미세한 제품보다 약 50만 배 높은 수준을 구현했다. 사포의 정밀도는 표면에 연마 알갱이가 얼마나 촘촘히 배열돼 있는지를 나타내는 ‘연마재 밀도(입방수)’로 표현된다. 이 수치는 사포의 단위 면적당 연마 알갱이 수를 나타내는 지표로, 일상에서 사용하는 사포가 보통 40~3000 입방수인 데 비해 나노 사포는 10억(1,000,000,000) 이상의 입방수를 갖는다. 이처럼 극도로 촘촘한 구조를 통해, 표면을 수 나노미터, 즉 원자 몇 개 두께에 해당하는 수준까지 정밀하게 가공할 수 있었다.
실제 실험에서도 나노 사포의 효과가 확인됐다. 거친 구리 표면을 수 나노미터 수준까지 매끄럽게 가공할 수 있었으며, 반도체 패턴 평탄화 실험에서는 기존 CMP 공정과 비교해 디싱(dishing) 결함을 최대 67%까지 줄이는 결과를 보였다. 디싱 결함은 배선 중앙이 움푹 파이는 현상으로, HBM 등 첨단 반도체의 성능과 신뢰성에 영향을 미치는 주요 결함이다.
특히 이 기술은 연마재가 사포 표면에 고정된 구조여서, 기존 공정처럼 슬러리 용액을 지속적으로 공급할 필요가 없다. 이에 따라 세정 공정을 줄일 수 있고 폐슬러리도 없어, 반도체 제조 공정을 보다 친환경적으로 전환할 수 있는 가능성을 제시했다.
연구팀은 이 기술이 AI 서버에 사용되는 HBM과 같은 첨단 반도체 평탄화 공정과, 차세대 반도체 연결 기술로 주목받는 하이브리드 본딩 공정에 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 일상적인 사포의 개념을 나노 정밀 가공 기술로 확장해, 반도체 제조에 필요한 원천기술 확보 가능성을 제시했다는 점에서도 의미가 크다.
김산하 교수는 “일상에서 흔히 사용하는 사포의 개념을 나노 수준으로 확장해 초미세 반도체 제조에 적용할 수 있음을 보여준 독창적인 연구”라며 “이 기술이 반도체 성능 향상뿐 아니라 친환경 제조 공정으로 이어지길 기대한다”고 말했다.
기계공학과 강석경 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 삼성전자가 주최한 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 기계공학 분과 금상(1위)을 수상하며 우수성을 인정받았다. 연구 결과는 복합재료 및 나노공학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 1월 8일 자로 온라인 게재되었다.
※ 논문명: Carbon nanotube sandpaper for atomic-precision surface finishing, DOI: https://doi.org/10.1007/s42114-025-01608-3
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부, 한국연구재단, RS-2025-00560856), 글로컬랩 (교육부, 한국연구재단, RS-2025-25406725), 이노코어 (과학기술정보통신부, 한국연구재단, N10250154) 및 KAIST 도약연구과제의 지원을 받아 수행되었다.
2026.02.11 조회수 1163 -
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 차지하지만, 기존 GPU는 복잡한 관계 구조를 정리하는 연산에 한계가 있어 병목 현상이 발생해 왔다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 적응형 AI 가속기 기술을 설계했다. 분석해야 할 데이터의 연결 방식에 맞춰 반도체가 스스로 가장 효율적인 구조로 바뀌는 방식이다.
연구팀은 필요한 데이터만 골라내는 UPE 모듈과 이를 빠르게 정리·집계하는 SCR 모듈을 반도체 안에 구현했다. 데이터의 양이나 형태가 바뀌면 이에 맞춰 최적의 모듈 구성이 자동으로 적용돼, 어떤 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 했다.
성능 평가 결과, 오토GNN은 엔비디아의 고성능 GPU(RTX 3090) 대비 2.1배 빠른 처리 속도를 기록했으며, 일반 CPU 대비 9배 빠른 성능과 함께 에너지 소모를 3.3배 줄이는 효율성을 보였다.
이번 기술은 추천 시스템이나 금융 사기 탐지처럼 복잡한 관계 분석과 빠른 응답이 필요한 인공지능 서비스에 즉시 적용할 수 있다. 데이터 구조에 따라 스스로 최적화되는 AI 반도체 기술을 확보함으로써, 향후 대규모 데이터를 다루는 지능형 서비스의 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있는 기반이 마련됐다는 평가다.
정명수 교수는 “이번 연구는 불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “추천 시스템은 물론 금융·보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 활용될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 2026년 1월 31일부터 호주 시드니에서 열리는 컴퓨터 아키텍처 분야 최우수 국제학술대회인 제32회 ‘IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA 2026)’에서 2월 4일 발표됐다.
※ 논문명: AutoGNN: End-to-End Hardware-Driven Graph Preprocessing for Enhanced GNN Performance, https://2026.hpca-conf.org/details/hpca-2026-main-conference/69/AutoGNN-End-to-End-Hardware-Driven-Graph-Preprocessing-for-Enhanced-GNN-Performance
이 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받았다.
2026.02.05 조회수 1433 -
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’이라 불리는 수십 개의 원자로 이루어진 초소형 반도체 입자다. 이 물질은 모든 입자가 똑같은 크기와 구조를 가져 이론적으로는 매우 선명한 빛을 낼 수 있다. 하지만 크기가 1~2나노미터에 불과해, 겉면에 생기는 미세한 결함 때문에 빛이 대부분 사라지는 한계를 안고 있었다. 실제로 지금까지는 빛의 효율이 1%에도 미치지 못했다.
기존에는 이 문제를 해결하기 위해 강한 화학 물질인 불산(HF)으로 표면을 깎아내는 방법이 쓰였지만, 너무 강한 반응 탓에 반도체 자체가 망가지는 경우가 많았다.
조힘찬 교수 연구팀은 접근 방식을 바꿨다. 반도체를 한 번에 깎아내는 대신, 화학 반응이 아주 조금씩 일어나도록 정밀하게 조절하는 에칭 전략을 고안했다. 이를 통해 반도체의 형태는 그대로 유지하면서, 빛을 방해하던 표면의 문제 부분만 선택적으로 제거하는 데 성공했다. 그리고 결함 제거 과정에서 생성된 불소와 반응 용액 내 아연 성분은 염화아연 형태로 결합해, 노출된 나노결정 표면을 안정적으로 감싸게 되었다.
이 기술을 적용한 결과, 연구팀은 기존 1% 미만이던 반도체의 빛 효율을 18.1%까지 끌어올렸다. 이는 현재까지 보고된 인듐 포스파이드 기반 초소형 나노 반도체 가운데 세계 최고 수준의 성과로, 기존보다 18배 이상 밝아진 것이다.
이번 연구는 그동안 제어가 거의 불가능하다고 여겨졌던 초소형 반도체의 표면을 원자 수준에서 정밀하게 다룰 수 있음을 처음으로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 해당 기술은 차세대 디스플레이는 물론, 양자 통신, 적외선 센서 등 다양한 첨단 기술 분야로의 활용이 기대된다.
조힘찬 교수는 “이번 연구는 단순히 더 밝은 반도체를 만든 것이 아니라, 원하는 성능을 얻기 위해 원자 수준에서 표면을 다루는 기술이 얼마나 중요한지를 보여준 사례”라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 주창현 박사과정과 연성범 석·박사통합과정 학생이 공동 제1저자로 참여하였으며, 조힘찬 교수와 스페인 바스크 소재·응용 및 나노구조 연구센터 (BCMaterials) 이반 인판테 (Ivan Infante) 교수가 공동 교신저자로 참여하였다. 해당 연구는 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 미국화학회지 (JACS, Journal of the American Chemical Society)에 12월 16일 온라인으로 게재됐다.
※ 논문명 : Overcoming the Luminescence Efficiency Limitations of InP Magic-Sized Clusters, DOI: 10.1021/jacs.5c13963
한편, 이번 연구는 한국연구재단이 지원하는 나노소재기술개발사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, 양자정보과학 인적기반 조성사업, 그리고 한국기초과학지원연구원이 지원하는 신진연구자 인프라지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.14 조회수 851 -
반도체 성능 망치는 ‘숨은 결함’ 1,000배 더 찾아낸다
메모리와 태양전지 등은 모두 반도체로 만들어지며, 반도체 내부에는 전기 흐름을 방해하는 보이지 않는 결함이 숨어 있을 수 있다. 공동연구진이 이러한 ‘숨은 결함(전자 트랩)’을 기존보다 약 1,000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 새로운 분석 방법을 개발했다. 이 기술은 반도체 성능과 수명을 높이고, 불량 원인을 정확히 찾아 개발 비용과 시간을 크게 줄일 것으로 기대된다.
우리 대학은 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. Watson 연구소의 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사 공동 연구팀이 반도체 내부에서 전기를 방해하는 결함(전자 트랩)과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다.
반도체 안에는 전자를 먼저 붙잡아 이동을 막는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 여기에 걸리면 전기가 원활히 흐르지 못해 누설 전류가 생기거나 성능이 저하된다. 따라서 반도체 성능을 정확히 평가하려면 전자 트랩이 얼마나 많고, 전자를 얼마나 강하게 붙잡는지를 알아내는 것이 중요하다.
연구팀은 오래전부터 반도체 분석에 사용돼 온 Hall 측정에 주목했다. Hall 측정은 전기와 자기장을 이용해 전자의 움직임을 분석하는 방법이다. 연구팀은 여기에 빛을 비추고 온도를 바꿔가며 측정하는 방식을 더해, 기존 방법으로는 확인하기 어려웠던 정보를 얻는 데 성공했다.
빛을 약하게 비추면 새로 생긴 전자들이 먼저 전자 트랩에 붙잡힌다. 반대로 빛의 세기를 점점 높이면 트랩이 채워지고, 이후 생성된 전자들은 자유롭게 이동하기 시작한다. 연구팀은 이 변화 과정을 분석해 전자 트랩의 양과 특성을 정밀하게 계산할 수 있었다.
이 방법의 가장 큰 장점은 한 번의 측정으로 여러 정보를 동시에 얻을 수 있다는 점이다. 전자가 얼마나 빠르게 움직이는지, 얼마나 오래 살아남는지, 얼마나 멀리 이동하는지 뿐아니라, 전자의 이동을 방해하는 트랩의 특성까지 함께 파악할 수 있다.
연구팀은 이 기법을 먼저 실리콘 반도체에 적용해 정확성을 검증한 뒤, 차세대 태양전지 소재로 주목 받는 페로브스카이트에 적용했다. 그 결과, 기존 방법으로는 검출하기 어려웠던 아주 적은 양의 전자 트랩까지 정밀하게 찾아내는 데 성공했다. 이는 기존 기술보다 약 1,000배 더 민감한 측정 능력을 확보했다는 의미다.
신병하 교수는 “이번 연구는 반도체 안에서 전기의 흐름과 이를 방해하는 요인을 하나의 측정으로 동시에 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “메모리 반도체와 태양전지 등 다양한 반도체 소자의 성능과 신뢰성을 높이는 데 중요한 도구가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 신소재공학과 박사과정 김채연 학생이 제 1저자로 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 1월 1일 자로 게재됐다.
※논문명: Electronic trap detection with carrier-resolved photo-Hall effect
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adz0460
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.08 조회수 877 -
전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다.
대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다.
정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다.
또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발하고, 가속기 중심의 링크 기술과 고대역폭 메모리(HBM) 반도체 기술을 모듈형 AI 데이터센터 구조에 통합하는 방향을 제시했다.
정명수 교수는 “각 장치의 개별 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 연결·활용할 수 있는 링크 기술의 지속적인 연구를 통해 AI 인프라 분야 국가 경쟁력 확보에 기여하고 싶다”고 말했다.
2026.01.07 조회수 909 -
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 공간을 많이 차지하고, 빛이 아래로 새어 나가 효율이 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 빛을 효율적으로 만들어내는 차세대 반도체 소재인 ‘페로브스카이트’를 수직으로 쌓아 올리는 새로운 3D 프린팅 방식을 개발했다. 이 기술은 전압을 이용해 눈에 보이지 않을 만큼 작은 잉크 방울(아토리터, 10⁻¹⁸ L)을 정밀하게 제어하는 ‘초미세 전기유체 3D 프린팅’ 기술이다.
이를 통해 재료를 깎아내는 복잡한 공정 없이, 원하는 위치에 머리카락보다 훨씬 가는 기둥 모양의 나노 구조물을 수직으로 직접 인쇄하는 데 성공했다.
기술의 핵심은 이렇게 인쇄된 페로브스카이트 나노 구조물의 표면을 매우 매끄럽게 만들어 레이저 효율을 크게 높였다는 점이다. 연구팀은 프린팅 과정에 기체상 결정화 제어 기술을 결합해, 결정이 거의 하나로 정렬된 고품질 구조를 구현했다. 그 결과 빛의 손실이 적고 안정적으로 작동하는 ‘고효율 수직형 나노 레이저’를 구현할 수 있었다.
또한 나노 구조물의 높이를 조절해 레이저가 내는 빛의 색을 정밀하게 바꿀 수 있음을 입증했다. 이를 활용해 육안으로는 보이지 않지만 특수 장비로만 확인할 수 있는 레이저 보안 패턴을 제작했으며, 위조 방지 기술로서의 상용화 가능성도 확인했다.
김지태 교수는 “이번 기술은 복잡한 공정 없이 빛으로 계산하는 반도체를 칩 위에 직접 고밀도로 구현할 수 있게 한다”며, “초고속 광컴퓨팅과 차세대 보안 기술의 상용화를 앞당길 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 기계공학과 스치 후(Shiqi Hu) 박사가 제 1 저자로 나노과학 분야 국제 권위 학술지 ACS Nano에 2025년 12월 6일 온라인 판으로 게재됐다.
※논문명: Nanoprinting with Crystal Engineering for Perovskite Lasers
DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c16906
이번 연구는 과학기술정보통신부 우수신진연구(RS−2025-00556379), 중견연구자지원사업 (RS-2024-00356928), 이노코어(InnoCORE) AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단(N10250154)의 지원으로 수행되었다.
2026.01.06 조회수 1114 -
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 Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31 조회수 1368 -
KAIST IDEC, 전국 단위 시스템반도체 설계 챌린지대회 첫 개최
우리 대학 반도체설계교육센터(IDEC, 소장 박인철)가 주최한 ‘제1회 시스템반도체 설계 챌린지 대회’가 지난 23일 KAIST 학술문화관 정근모 홀에서 성황리에 개최됐다.
이번 대회는 IDEC이 전국 단위로 처음 개최한 반도체 설계 경진대회로, 전국 6개 지역 캠퍼스(경북대, 광운대, 부산대, 전남대, 충북대, 한양대)에서 진행된 예선을 통과한 17개 팀이 본선에 진출해 실력을 겨뤘다.
IDEC은 그동안 지역 캠퍼스를 중심으로 시스템반도체 및 SoC(System on Chip) 설계 전문 인력 양성과 지역 교육 인프라 구축에 핵심적인 역할을 수행해 왔다.
이번 대회는 6개 지역 캠퍼스에서 개별적으로 운영되던 경진대회를 하나의 전국 대회로 통합 개최했다는 점에서 의미가 크다. 특히 지역 교육 활성화는 물론, 전국 단위의 잠재 인재 발굴을 위한 국가적 플랫폼으로서 IDEC의 역할을 강화하는 계기가 됐다.
올해 9월부터 11월까지 약 3개월간 진행된 예선 경진대회에는 전국 6개 지역 캠퍼스에서 총 84개 팀, 학부생 208명이 참가했으며, 캠퍼스별 상위 팀이 선발돼 총 17개 팀이 본선 무대에 올랐다.
이번 대회의 운영위원장은 고려대학교 전상근 교수가 맡았으며, KAIST를 포함한 전국 대학의 교수 10여 명이 평가위원으로 참여해 심사의 공정성과 전문성을 높였다.
박인철 KAIST IDEC 소장은 “이번 대회는 그동안 지역에 국한돼 있던 반도체 설계 경진대회를 전국 단위로 통합·확산했다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “IDEC은 앞으로도 지역 거점 캠퍼스를 중심으로 한 교육 플랫폼 역할을 강화해, 반도체 산업을 이끌 잠재적 인재를 조기에 발굴하고 체계적으로 육성해 나가겠다”고 말했다.
본선에서 가장 우수한 성과를 거둔 대상 ‘Avant(아방)’팀과 금상 ‘부산의 인재’팀, 2개 팀에게는 산업통상부 장관상이 수여됐으며, 박인철 KAIST IDEC 소장이 직접 시상해 수상팀의 노력을 격려했다.
대상을 차지한 한양대 ERICA 이건호 학생은 “회로를 공부하며 진로에 대한 고민이 많았는데, 이번 수상을 통해 그간의 노력이 헛되지 않았다는 확신을 얻었다”며 “팀명인 ‘Avant(아방)’의 의미처럼 앞으로는 스스로를 믿고 학업에 더욱 정진해 나가겠다”고 소감을 전했다.
KAIST 반도체설계교육센터(IDEC)는 1995년 설립 이후 국내 반도체 설계 인력 양성의 핵심 기관으로서 역할을 수행해 왔다.
한편 IDEC은 내년에도 제2회 시스템반도체 설계 챌린지 대회를 더욱 발전된 형태로 개최할 예정이며, 지역 거점 교육 플랫폼으로서의 역할을 지속 강화해 대한민국 반도체 산업의 미래를 이끌 우수 인재 발굴과 육성에 기여할 계획이다.
2025.12.24 조회수 972 -
KAIST 평택 글로벌 AI반도체 혁신 융합캠퍼스 본격 시동
우리 대학이 평택에서 '연구가 산업 현장으로 직행하는' 국가급 실증 거점을 새롭게 구축한다. AI 반도체 기반의 자율주행·UAM·로봇·제조·에너지 기술을 한데 모아 실증하는 ‘AI 테스트베드형 혁신 융합캠퍼스’ 청사진을 공개하고, 본격적인 실시설계 단계에 착수한다.
우리 대학은 23일 평택시청에서 'KAIST 글로벌 AI반도체 혁신 융합캠퍼스 건립 간담회'를 열고 사업 추진 현황과 향후 일정, 실시설계 착수 계획을 공유했다. 또한 산학연이 공동으로 운영할 실증 인프라의 방향에 대해 논의하는 자리를 가졌다.
간담회에는 이광형 총장과 김경수 대외부총장, 홍기원 국회의원(평택갑), 정장선 평택시장, 강팔문 평택도시공사 사장, 김진형 브레인시티PFV 대표, 양순길 중흥건설 전무 등 주요 관계자가 참석했다.
이번 캠퍼스 조성 전략의 핵심은 “캠퍼스 자체가 AI 혁신기술의 테스트필드가 되는 구조”다. 브레인시티 내 약 46만㎡(약 14만 평) 부지에 2026년부터 2029년까지 단계적으로 구축되며, AI반도체 전문 교육·연구시설과 국가 AI 융합산업 육성을 위한 테스베드를 결합한 형태로 조성된다.
KAIST는 이러한 모델을 통해 AI반도체 인재 양성과 원천기술이 실제 산업환경에서 곧바로 검증되고 현장 적용 및 사업화로 연결되는 ‘전주기 혁신 생태계’를 구현한다는 목표다. 연구와 산업 간의 연결 병목을 최소화해 국가 차원의 AI·반도체 기반 제조 경쟁력을 강화하는 ‘현장형 검증 인프라’를 KAIST가 설계·주도한다는 점에서 의미가 크다.
정장선 평택시장은 “KAIST 평택캠퍼스 실시설계 착수를 진심으로 환영한다”며 “반도체·AI 등 미래 전략산업을 선도하는 핵심 거점으로서 지역 산업 발전은 물론 국가 산업 혁신에도 중요한 디딤돌이 될 것”이라고 밝혔다. 그는 이어 “평택시는 캠퍼스 조성이 차질 없이 추진될 수 있도록 행정적·재정적 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.
이광형 총장은 “평택캠퍼스는 AI 반도체 분야에서 세계 최고 수준의 연구 거점으로 도약할 것”이라며 “글로벌 인재 유치, 고덕 국제도시와의 연계, 수도권과 지방 거점대학을 연결하는 ‘브릿지 캠퍼스’ 역할까지 수행할 것”이라고 말했다. 또한 “나아가 글로벌 오픈 플랫폼 캠퍼스로 발전시키겠다”고 비전을 제시했다.
2025.12.23 조회수 1015 -
입어도 되고 수술 없이 치료도 되는 초음파 센서 나왔다
기존의 몸에 부착해 사용하는 초음파 센서는 출력 세기가 약하고 구조가 쉽게 변형돼, 고해상도 영상이나 치료 목적으로 활용하기 어려웠다. 우리 대학 연구팀이 이러한 한계를 극복하고 곡률(휘어진 정도)을 자유롭게 조절할 수 있는 유연 초음파 센서 기술을 개발했다. 이번 성과는 몸에 밀착해 정확한 영상을 얻는 웨어러블 의료기기와 수술 없이 초음파로 치료까지 가능한 비침습적 차세대 의료기술의 발전 가능성을 크게 높였다.
우리 대학은 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 반도체 웨이퍼 공정(MEMS)을 활용해 유연함부터 단단함까지 자유롭게 구현할 수 있는 ‘Flex-to-Rigid(FTR) 구조’의 초음파 트랜스듀서(센서, CMUT)를 제작했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 저온에서 녹는 금속(저융점 합금, LMPA)을 소자 내부에 삽입해, 전류를 가하면 금속이 녹아 자유롭게 형태를 바꾸고, 냉각 시 다시 고체로 굳어 원하는 곡면 형태로 고정할 수 있는 기술을 구현했다.
기존의 고분자(폴리머) 막 기반 초음파 센서(CMUT)는 낮은 탄성계수(딱딱함)로 인해 충분한 음향 에너지를 발생시키지 못하고, 진동 시 초점이 흐려지는 문제가 있었다. 또한 곡률 조절이 어려워 목표 위치에 정밀하게 초점을 맞추기 힘든 한계가 있었다.
이현주 교수 연구팀은 단단한 실리콘 기판에 유연한 엘라스토머(고무 유사 물질) 브리지를 결합한 FTR 구조를 고안해 높은 출력 성능과 유연성을 동시에 확보했다. 내부의 저융점 합금은 전류에 의해 고체와 액체 상태를 오가며, 소자의 형태를 자유롭게 조정하고 고정할 수 있도록 돕는다.
그 결과, 초음파가 한 점으로 모이도록 전자적으로 신호를 제어하는 ‘별도의 빔 조정’ 과정 없이도 이번에 개발한 센서로 기계적으로 모양(곡률)에 맞추어 초점을 자동으로 형성하기 때문에 특정 부위에 정밀한 초음파 초점을 형성할 수 있었으며, 반복적인 굽힘에도 안정적인 전기·음향 특성이 유지됨을 확인했다.
이 센서의 출력은 조직을 손상시키지 않고 특정 부위를 부드럽게 자극해 치료 효과를 내는 초음파 기술인 ‘저강도 집속 초음파(LIFU)’ 수준 이상으로, 수술이나 절개 없이 신경과 장기를 자극해 염증을 완화하는 비침습적 치료에 활용될 수 있음이 검증됐다.
연구팀은 이 소자를 동물 모델에 적용해 비장(spleen)을 비침습적으로 자극하는 실험을 수행했으며, 그 결과 관절염 모델에서 염증이 완화되고 보행이 개선되는 치료 효과를 확인했다.
향후에는 한줄(1차원)이 아닌 많은 초음파 센서를 평면 위에 바둑판처럼 배열한 구조인 ‘2차원 배열 소자’ 개발을 통해 고해상도 초음파 영상과 치료를 동시에 구현하는 스마트 의료 기술로 발전시킬 계획이다.
또한 이 기술은 반도체 공정과 호환돼 대량 생산이 가능하므로, 웨어러블 및 재택 의료용 초음파 시스템으로 확장될 전망이다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 이상목 박사와 샤오지아 량(Xiaojia Liang) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 네이처 파트너 저널 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics, IF 15.5)에 10월 23일 자 온라인판으로 게재됐다.
※ 논문명: Flexible ultrasound transducer array with statically adjustable curvature for anti-inflammatory treatment DOI https://doi.org/10.1038/s41528-025-00484-7
과학기술정보통신부 바이오‧의료기술개발사업(뇌과학 선도융합기술개발사업)과 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.12 조회수 2733 -
실리콘 투과해 3D 반도체 내부 구조를 비파괴로 측정하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과(반도체시스템공학과 겸임) 김정원 교수 연구팀이 광주파수빗(optical frequency comb)을 색수차 공초점 및 분광 간섭계 기술과 결합해, 반도체 소자 후면에서 실리콘을 투과하여 내부 구조를 비파괴적으로 측정할 수 있는 새로운 광학 검사 기술을 개발했다.
최형수 박사과정이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리사업부 계측기술팀과의 산학협력으로 수행된 이번 연구는 국제학술지 Light: Advanced Manufacturing 10월 29일 字에 게재됐다. (논문명: Backside illumination-enabled metrology and inspection inside 3D-ICs using frequency comb-based chromatic confocal and spectral interferometry)
최근 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 고성능·고효율 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서, 여러 칩을 수직으로 적층하는 3D 반도체 패키징(3D-IC) 기술이 차세대 반도체의 핵심으로 주목받고 있다. 그러나 전면(front-side)에 복잡한 미세 패턴이 형성된 구조에서는 빛이 산란되어 신호 대 잡음비가 낮아지고, 구리가 채워진 실리콘 관통 비아(Through-Silicon Via, TSV) 와 같은 고종횡비(high aspect ratio) 구조를 정밀하게 계측하기 어려웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 실리콘을 투과할 수 있는 1560 nm 파장의 적외선 광주파수빗을 이용해 후면(backside)에서 조사하는 방식의 비파괴 광학 계측 기술을 새롭게 구현했다.
연구팀은 70 nm 대역폭의 적외선 광주파수빗을 광원으로 사용하여, 축 방향 스캐닝 없이 웨이퍼의 두께와 굴절률을 동시에 고속·고정밀로 측정하는 기술을 구현했다. 특히 기존의 전면 검사 방식으로는 불가능했던 상용 메모리 소자 내부의 구리(Cu)가 충전된 TSV의 깊이 계측을 세계 최초로 비파괴 방식으로 성공적으로 수행했다.
이번 연구는 실리콘 기판의 두께와 굴절률을 동시에 측정할 수 있는 독자적 기술적 강점을 바탕으로, 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 첨단 3D 반도체 패키징 공정의 양산 수율 향상과 공정 신뢰도 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구는 첨단 반도체 공정의 검사 속도와 신뢰성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며 “차세대 반도체 생산 라인에 즉시 적용 가능한 수준의 기술 성숙도를 입증했다"고 밝혔다.
이번 연구는 삼성전자와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.31 조회수 1621 -
KAIST가 열린다! 최첨단 연구현장 공개...‘OPEN KAIST 2025’개최
우리 대학은 교내 연구·실험실 및 연구센터를 일반에 공개하는 `OPEN KAIST 2025' 행사를 10월 30일부터 이틀간 대전 본원 캠퍼스에서 개최한다고 23일 밝혔다.
2001년 시작돼 올해 13회째를 맞는 OPEN KAIST는 KAIST 공과대학(학장 이재우)이 격년제로 운영하는 대표 연구 공개 행사로, 시민이 연구 현장을 직접 체험하며 과학을 더 가깝게 만나는 프로그램을 지향한다.
올해는 16개 학과와 KAIST 우주연구원이 참여하며 △체험·시연 △랩 투어 △강연 △학과 소개 △성과 전시 등 5개 분야, 총 39개 프로그램이 운영된다. 특히 AI, 드론, 뇌과학, 원자력, 반도체 등 미래 핵심 분야를 직접 보고 배우는 과정이 대폭 강화됐다.
전산학부 한준 교수 연구실은 AI가 3차원 공간을 이해하고 가상 환경을 구성하는 기술을 소개한다. 참가자는 영상 속 사물이 재배치되는 과정을 시연으로 확인하고, 미래 사회에서 AI의 역할과 공간 인지 기술의 발전 방향을 배운다.
항공우주공학과 방효충 교수 연구실은 멀티콥터, 무인 헬기, 수직이착륙기(VTOL) 등 차세대 드론 기술을 공개한다. 참가자는 특징과 활용 환경을 이해하고, 비행까지 완료된 기술을 가까이에서 관찰하며 드론 산업이 가져올 변화상을 한눈에 볼 수 있다.
뇌인지과학과 최민이 교수 연구실에서는 뇌와 행동의 관계를 체험할 수 있다. 참가자들은 온라인 어플로 나만의 미니 뇌를 만들어 운동이나 비타민 섭취가 뇌에 미치는 영향을 가상으로 살펴보고, 연구 장비와 실험 현장을 직접 체험한다.
수리과학과는 청소년을 위한 두 편의 특별 강연을 마련했다. ‘포유류 성장 데이터 패턴에 숨은 비밀’ 강연에서는 10g 남짓한 아메리카 두더지부터 200톤이 넘는 흰수염고래까지 다양한 포유류의 성장 데이터 속 보편적 수학 규칙을 탐구한다. 이어지는 ‘이 매듭은 정말 풀 수 있을까? — 공간을 수학적으로 이해하는 방법’ 강연에서는 신발끈 등 일상 속 매듭을 사례로 공간을 이해하는 수학적 사고 방식을 청소년의 눈높이에 맞춰 설명한다.
원자력및양자공학과 프로그램에서는 방사선 탐지 실습과 함께 SMR, 마이크로리액터 등 차세대 원자력 기술의 활용 가능성을 조망한다. 산업디자인학과는 연구실 투어와 전시를 통해 디자인 연구가 실생활 문제 해결과 어떻게 연결되는지 소개한다.
반도체 연구시설 투어에서는 참가자가 클린룸에 직접 들어가 공정 장비와 제조 단계를 관찰하며 초미세 반도체가 완성되는 과정을 체험한다.
이 밖에도 문술미래전략대학원 김형준 교수의 ‘메타어스: 데이터로 보는 기후 위기와 지구의 변화’, 건설및환경공학과의 ‘원심모형실험: 원심력을 이용한 지진 연구’, 전산학부 게임 제작동아리 ‘하제’의 게임 제작 특강과 전시 등 다채로운 프로그램이 마련돼 있다.
이재우 공과대학장은 “KAIST의 교육과 연구 현장을 개방해 방문객들이 도전적이고 창의적인 과학기술 혁신을 직접 경험하고 소통할 수 있는 기회를 제공하기 위해 이번 행사를 준비했다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “OPEN KAIST는 연구 현장을 국민과 공유하는 뜻깊은 자리”라며 “이번 행사가 청소년과 시민이 과학의 가치를 체감하고 미래를 향한 도전의 꿈을 키우는 계기가 되길 바란다”고 말했다.
`OPEN KAIST 2025'는 개별 방문객의 경우 사전 신청 없이 행사 당일 안내소에서 배포되는 책자를 참고해 현장 상황에 맞춰 자유롭게 프로그램을 관람할 수 있다. 세부 일정과 프로그램은 홈페이지(https://openkaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2025.10.23 조회수 2051