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반도체 종류 달라도 ‘전기 잘 통하게’…AI 반도체 더 작고 효율적으로
더 작고 전기를 덜 쓰는 AI 반도체를 만들 수 있는 새로운 길이 열렸다. 우리 대학 공동 연구진이 원자 몇 개 두께의 초박막 반도체에서 전기가 잘 드나들지 못하던 문제를 하나의 소재로 해결했다. 앞으로 반도체를 더 얇게 만들고 여러 층으로 쌓아 성능을 높이는 차세대 AI·저전력 반도체 개발에 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 연세대학교(총장 윤동섭), 중국 베이징 계산과학연구센터, 한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록), 울산과학기술원(UNIST·총장 박종래), 삼성전자 연구진과 공동으로 이셀레늄화주석(SnSe2)이라는 하나의 소재를 이용해 서로 다른 두 종류의 초박막 반도체에 모두 전기를 원활하게 공급할 수 있는 ‘범용 반데르발스 터널링 주입기’를 개발했다고 16일 밝혔다.
트랜지스터는 전기를 흐르게 하거나 막는 ‘초소형 스위치’다. 스마트폰부터 컴퓨터, AI 반도체까지 거의 모든 반도체 칩에는 수많은 트랜지스터가 들어간다. 트랜지스터는 크게 두 종류로 나뉜다. 전자가 움직여 전기를 전달하는 ‘n형’과, 전자가 빠진 빈자리인 ‘정공’이 움직여 전기를 전달하는 ‘p형’이다. 실제 반도체 칩에서는 이 두 종류를 짝지어 사용해 전력 소모를 줄이면서 빠르게 작동하도록 하는데, 이를 CMOS(상보형 금속산화물반도체) 방식이라고 한다.
최근에는 반도체를 더 작게 만들고 전력 소모를 줄이기 위해 두께가 원자 몇 개 수준에 불과한 ‘2차원 반도체’가 주목받고 있다. 매우 얇아 여러 층으로 쌓을 수 있어 같은 공간에 더 많은 소자를 넣는 데 유리하기 때문이다.
문제는 이렇게 얇은 반도체에 전기를 원활하게 넣기가 어렵다는 점이다. 기존처럼 금속 전극을 직접 붙이면 제조 과정에서 반도체가 손상되거나, 전자나 정공이 지나가기 어려운 장벽이 생길 수 있다.
아무리 빠른 고속도로를 만들어도 진입로가 막히면 자동차가 제대로 들어갈 수 없는 것과 같다. 초박막 반도체에서는 이 ‘전기가 드나드는 입구’가 성능을 높이는 데 중요한 걸림돌이었다. 게다가 n형과 p형은 필요한 조건이 달라 각각에 맞는 전극을 따로 사용해야 했다.
연구팀은 이 문제를 이셀레늄화주석(SnSe2) 하나로 해결했다. 이셀레늄화주석은 주석(Sn)과 셀레늄(Se)으로 이루어진 얇은 층상 소재다. 다른 반도체와 강한 화학결합을 하는 대신 원자 사이의 약한 인력인 ‘반데르발스 힘’으로 포개지듯 맞닿기 때문에, 원자 수준으로 얇은 반도체의 손상을 줄이면서 매끄러운 접촉면을 만들 수 있다.
특히 이셀레늄화주석은 연결되는 반도체에 따라 전자나 정공이 지나가기 좋은 길을 다르게 만들어준다. p형 이셀레늄화텅스텐(WSe2)에서는 높은 에너지 장벽을 넘어가지 않고 마치 터널을 통과하듯 지나가는 ‘밴드 간 터널링’이 일어나고, n형 이황화몰리브덴(MoS2)에서는 전기장을 이용해 전자가 지나가야 할 장벽을 얇게 만들어 터널링을 유도한다.
쉽게 말해 지금까지 n형과 p형에 각각 다른 진입로가 필요했다면, 이번에는 이셀레늄화주석 하나가 두 종류 모두에 맞는 ‘공용 진입로’ 역할을 하는 셈이다.
실제 성능도 크게 향상됐다. 이셀레늄화주석을 적용한 p형 WSe2 트랜지스터는 기존 니켈 전극을 사용한 소자보다 최대 구동 전류가 1,000배 이상 증가했다. 이는 트랜지스터를 켰을 때 흘려보낼 수 있는 최대 전류가 그만큼 크게 늘어났다는 의미다.
n형 MoS2 트랜지스터도 전류를 켜고 끄는 성능이 개선돼 ‘온·오프 전류비’가 10억(109) 이상을 기록했다. 스위치를 켰을 때는 전기가 잘 흐르고, 껐을 때는 거의 흐르지 않도록 뚜렷하게 제어할 수 있다는 뜻이다.
연구팀은 n형과 p형 트랜지스터를 결합한 실제 반도체 회로의 기본 구조인 ‘CMOS 인버터’도 제작해 반복적인 전기 신호에도 안정적으로 작동하는 것을 확인했다. 이번 연구의 핵심은 n형과 p형에 각각 다른 전극을 사용하던 기존 방식에서 벗어나, 하나의 소재로 두 종류의 초박막 반도체 모두에 전기를 효과적으로 공급할 수 있음을 보여줬다는 점이다.
향후 대면적 제조와 집적 공정 기술이 더해지면 원자 수준으로 얇은 2차원 반도체를 아파트처럼 여러 층으로 쌓아 같은 공간에 더 많은 트랜지스터를 넣는 3차원 반도체로 발전시킬 수 있다. 이를 통해 같은 크기에서 더 많은 기능을 수행하면서 전력 소모는 줄이는 차세대 AI 반도체와 초저전력 전자기기 개발에 활용될 것으로 기대된다.
서준기 교수는 “이번 연구는 단층 2차원 반도체에서 전하가 드나드는 가장 까다로운 관문을 한 종류의 소재로 해결할 수 있음을 보여준 성과”라며 “향후 직접 성장과 대면적 공정 기술이 더해지면 저전력 2차원 CMOS 집적회로의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 조한빈 박사과정생이 제1저자로, 연세대학교 고경민 교수와 KAIST 서준기 교수가 공동교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 8월 12일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: A Universal van der Waals Tunneling Injector for Monolayer CMOS, DOI: 10.1002/adma.74597
※ 저자 정보: 조한빈(KAIST, 제1저자), 고경민(연세대학교, 공동교신저자), 서준기(KAIST, 공동교신저자)
이번 연구는 삼성전자 신진산학연구과제와 과학기술정보통신부·한국연구재단이 지원하는 우수신진연구사업 및 개척연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.16
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AI 에이전트의 ‘숨은 전력 비용’ 세계 최초 규명
AI가 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트' 시대가 열리면서 데이터센터의 전력 소비가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진이 세계 최초로 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 분석한 결과, 기존 생성형 AI보다 질문 한 건당 최대 136.5배 많은 에너지를 사용하는 것으로 나타났다. 이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 모델 성능을 넘어 데이터센터와 전력 인프라의 효율성으로 확대되고 있음을 보여준다.
우리 대학은 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 AI 에이전트가 실제 서비스 환경에서 얼마나 많은 계산 자원과 전력을 사용하는지를 세계 최초로 체계적으로 분석했다고 5일 밝혔다.
최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model·사람의 언어를 이해하고 글을 생성하는 인공지능 모델) 기반 어플리케이션은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 AI 에이전트(AI Agent·여러 도구를 스스로 활용해 목표를 수행하는 차세대 인공지능) 로 빠르게 발전하고 있다.
이러한 AI 에이전트는 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있지만, 이를 실제 운영하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지는 거의 알려져 있지 않았다.
연구팀은 AI 에이전트를 단순한 프로그램이 아니라 데이터센터의 서버와 GPU(Graphics Processing Unit·대규모 AI 계산을 수행하는 고성능 반도체) 가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드(Workload·컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업) 로 정의하고, 실제 실행 과정에서 발생하는 계산량과 에너지 소비를 분석했다.
분석 결과, AI 에이전트는 기존의 단계별 추론(Chain-of-Thought, CoT·AI가 사람처럼 생각 과정을 하나씩 전개하며 답을 찾는 방식)과 달리 반복적으로 여러 차례 대형 언어 모델 호출(LLM Invocation·AI가 언어 모델에 새로운 판단이나 답변 생성을 요청하는 계산 과정)을 수행하는 것으로 나타났다.
이처럼 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. AI 에이전트의 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났으며, 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5% 를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 즉, AI가 더 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU를 충분히 활용하지 못하는 새로운 비효율이 발생하는 것이다.
연구팀은 AI 에이전트가 사용하는 전력도 데이터센터 규모에서 분석했다. 현재 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수(파라미터, Parameter·AI가 학습한 지식과 능력을 저장하는 값) 를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41와트시(Wh·전기를 얼마나 사용했는지를 나타내는 에너지 단위) 의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이다.
또한 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래 환경을 가정해 분석한 결과, 데이터센터 전력 수요는 약 198.9기가와트(GW·국가 단위 전력망에서 사용하는 매우 큰 규모의 전력 용량) 에 이를 것으로 추정됐다. 이는 현재 세계 각국이 추진 중인 수 기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 크게 뛰어넘는 수준이며, 미국 전체 평균 전력 소비량의 약 절반에 해당하는 규모다.
이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 '더 똑똑한 AI'에서 '더 효율적인 AI'로 옮겨가고 있음을 보여준다. 앞으로는 AI 모델만 발전시키는 것이 아니라 AI 반도체, 데이터센터, 전력 인프라를 함께 최적화하는 '공동 설계(Co-design)'가 필수 전략이 될 것으로 기대된다. 이는 AI 서비스의 운영 비용을 낮추고, 지속가능한 AI 인프라를 구축하는 핵심 기술이 될 전망이다.
유민수 석좌교수는 “이번 연구는 단순히 AI가 더 똑똑해지는 것을 넘어, 그 지능을 구현하고 유지하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지를 정량적으로 제시한 첫 사례”라며, “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계(co-design)하여 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이어 “이를 통해 최종 사용자가 AI 서비스를 활용하는 데 소요되는 비용을 획기적으로 절감하고, 동시에 지속가능한 AI 인프라를 구축하기 위한 연구와 투자가 필수적”이라고 강조했다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 수행했으며, 컴퓨터 시스템 설계 분야 최고 권위 국제학회인 32회 IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)에서 지난 2월 발표됐다. 연구팀은 논문에서 활용한 AI 에이전트 구현 기술과 벤치마크(Benchmark·AI 성능을 객관적으로 비교·평가하기 위한 표준 시험 환경)를 오픈소스로 공개해 전 세계 연구자들이 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.
※ 논문명 : The Cost of Dynamic Reasoning: Demystifying AI Agents and Test-Time Scaling from an AI Infrastructure Perspective
※ 오픈소스 : https://github.com/VIA-Research/AgentBench
※ 논문 링크: https://doi.org/10.1109/HPCA68181.2026.11408569
본 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 SW스타랩(Starlab), AI 반도체를 활용한 K-클라우드기술개발사업, AI 반도체 기반 데이터센터 고도화 선도기술개발사업 및 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.06
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AI 데이터센터 전력문제 해결한다...차세대 광변조기 개발
인공지능(AI) 서비스의 폭발적인 성장으로 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 문제가 급증하는 가운데, 한국 연구진이 이를 해결할 수 있는 차세대 광통신 핵심 소자인 광변조기(전기 신호를 빛 신호로 바꿔 데이터를 전송하는 장치) 기술을 개발했다. 이번 성과는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 해 미래 AI 데이터센터의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 한재훈 박사, 한국나노기술원(KANC, 원장 변대석) 김종민 박사 및 삼성전자 패키징사업부와의 협업을 통해 서로 다른 반도체 소재의 장점을 결합한 차세대 광변조기를 개발했다고 23일 밝혔다.
AI 데이터센터에서는 수많은 서버와 반도체 칩이 대용량 데이터를 실시간으로 주고받는다. 이 과정에서 광변조기의 성능은 데이터 전송 속도와 전력 효율을 결정하는 핵심 요소다. 그러나 기존 실리콘 기반 광변조기는 높은 발열과 온도 변화에 취약했고, 효율을 높이면 속도가 떨어지고 속도를 높이면 효율이 감소하는 한계를 안고 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 온도 변화에 강한 마하-젠더(Mach-Zehnder) 구조(빛의 경로 차이를 이용해 신호를 제어하는 광소자 구조)를 유지하면서도, 실리콘 도파로(빛이 지나가는 통로) 위에 전기·광학적 반응성이 뛰어난 인화물계 반도체(InGaAsP·빛과 전기에 민감하게 반응하는 화합물 반도체) 박막을 결합했다. 이는 기존 실리콘 위에 빛을 더 민감하게 제어할 수 있는 특수 반도체 소재를 덧붙인 것으로, 소자 크기는 줄이면서도 빛 신호를 더욱 효율적으로 제어할 수 있게 했다.
그동안 학계에서는 이 구조를 사용할 경우 효율을 높이면 전하가 쌓여 구동 속도가 느려지는 상충 관계가 있었다. 연구팀은 소자 내부의 충전 용량을 줄여 속도를 높이는 공핍(Depletion) 모드 구동(소자 내부 전하를 줄여 동작 속도를 높이는 방식)과, 전압이 가해질 때 물질의 빛 흡수 특성이 변하는 프란츠-켈디시(Franz-Keldysh) 효과(전기장을 가하면 빛 흡수 특성이 변하는 현상)를 결합해 이러한 한계를 극복했다.
그 결과 머리카락 굵기보다 수십 배 작은 500 마이크로미터(μm) 길이의 초소형 소자에서 세계 최고 수준의 변조 효율(적은 전력으로 빛 신호를 얼마나 효과적으로 제어할 수 있는지를 나타내는 지표, 0.146 V·cm)과 고속 구동 대역폭(데이터를 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지를 나타내는 지표, 26.3 GHz)을 동시에 달성하는 데 성공했다. 이는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 빠르게 전송할 수 있음을 의미하며, AI 데이터센터의 에너지 효율과 데이터 처리 성능을 동시에 높일 수 있는 수준의 성과다.
이번 연구는 AI 데이터센터가 직면한 전력 소비 증가와 데이터 전송 병목 문제를 해결할 수 있는 현실적인 기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 특히 소형화와 저전력 특성을 바탕으로 차세대 데이터센터용 광통신 칩과 공동 패키지 광학(Co-Packaged Optics, CPO·반도체 칩과 광통신 부품을 하나의 패키지에 통합하는 기술)의 핵심 부품으로 활용될 것으로 기대된다.
또한 광변조기의 효율과 속도 사이의 한계를 극복해 두 성능을 동시에 향상시킨 성과로, 차세대 AI 데이터센터와 초고속 광통신 시스템 구현에 중요한 전환점이 될 것으로 평가된다.
김상현 교수는 “인공지능 시대의 핵심 인프라인 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 현상을 해결하기 위해 실리콘 포토닉스(Si Photonics·반도체 칩 위에 광회로를 구현하는 기술), 마이크로 발광다이오드(Micro-LED·초소형 고효율 광원) 등 다양한 광소자 기술을 개발해 왔다. 이번 성과는 광변조기의 효율과 속도를 동시에 높인 것으로, 차세대 AI 데이터센터와 초고속 광통신 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 전기및전자공학부 강동길 박사과정이 제1저자로 연구를 주도했으며, 연구 성과는 반도체 소자 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'VLSI 심포지엄(VLSI Symposium on Technology and Circuits)'에서 지난 6월 17일 발표됐다.
※ 논문명 : Depletion-Mode III-V/Si SISCAP Mach-Zehnder Modulator Breaking the Efficiency-Bandwidth Trade-Off for Co-Packaged Optics,
Abstract Link: https://vlsi26.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=202
※ 저자 정보 : 강동길(제1저자, KAIST), 이신형(KAIST), 한재훈(KIST), 김종민(KANC), 안석근(삼성전자), 정민혁(삼성전자), 정현철(삼성전자), 김상현(KAIST)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 박사과정생연구장려금지원사업 및 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.23
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동맥경화 실시간 감시하는 전자파 걱정 없는 저주파 무선 센서 개발
몸에 착용하는 스마트 기기나 의료 장비에 쓰이는 무선 센서는 아주 작은 변화도 잘 찾아내야 하고 안정적으로 작동해야 한다. 하지만 기존 기술은 주파수를 너무 높게 사용하여 전자파가 서로 방해를 일으키거나(전자기 간섭, EMI) 사람의 몸에 해를 끼칠 수 있다는 문제가 있었다. 국내 연구진이 이러한 문제를 국내 연구진이 근본적으로 해결할 수 있는 저주파 기반 무선 센서 기술이 개발했다.
우리 대학 조천식모빌리티대학원 안승영 교수팀과 한양대학교 화학공학과 김도환 교수팀이 공동 연구를 통해 이온 기반 소재와 무선전력전송 기술을 결합한 ‘저주파 무선 전기화학 센싱 플랫폼(WiLECS)’을 개발했다고 밝혔다.
기존 무선 센서는 전기를 저장하는 능력(정전용량)이 부족해, 이를 보충하려고 메가헤르츠(MHz) 단위의 높은 주파수를 써야했다. 그러나 이런 고주파 방식은 몸속 조직을
뜨겁게 만들거나 신호를 불안정하게 만들어 실제 의료 현장에서 쓰기에 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 한양대학교 연구팀이 이온이 이동하면서 전기를 많이 저장할 수 있는(높은 정전용량) 생체 친화적 이온 소재를 개발하였다. 여기에 KAIST 연구팀이 무선으로 에너지를 주고받는 회로(무선 LC 공진 시스템)를 결합했다. 그 결과, 사람 몸에서도 안정적으로 동작하는 낮은 주파수 형태의 무선 센서를 구현했다.
특히, 연구팀은 금 나노입자 표면에 이온을 붙여두었다가, 평상시에는 이동을 억제하고, 압력이 가해질 때만 이온이 방출되도록 설계했다. 이렇게 하면 작은 자극에도 전기 저장량이 크게 변한다. 이 변화를 무선 주파수의 흔들림으로 확인하면 아주 미세한 압력 변화를 알아낼 수 있다. 1 메가헤르츠(MHz) 이하의 낮은 주파수 대역에서도 성능이 뛰어나며, 전자파 영향이 적어 신호가 깨끗하여 높은 신호대잡음비(SNR)를 달성했다.
연구팀은 이 센서를 인공 혈관 모델에 넣어 실험한 결과, 혈관이 딱딱해지거나 좁아지는 질환(동맥경화)이 있을 때 혈압이 어떻게 변하는지 실시간으로 알아내는 데 성공했다. 이는 향후 심혈관 질환 모니터링 등 의료 분야에서의 활용 가능성을 보여준다.
이번 연구는 단순히 주파수를 높여 성능을 올리려던 기존 방식에서 벗어나, 센서가 작동하는 근본적인 원리(물리적 메커니즘) 자체를 변화시켜 문제를 해결했다는 점에서 의미가 크다. 이는 전자파 안전이 무엇보다 중요한 차세대 바이오 기기 설계에 새로운 길을 열어준 것으로 평가받는다.
안승영 교수는 “이번 연구는 이온 소재와 무선 기술을 결합한 공동연구 성과로, 기존 고주파 기반 무선 센서의 한계를 극복한 사례”라며 “전자파 영향을 최소화하면서도 안정적인 무선 센싱이 가능한 플랫폼으로 확장 가능성이 크다”고 설명했다.
KAIST 김해림 박사와 한양대학교 김지홍 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 11일 자 게재됐다.
※ 논문명: Low-frequency ionic-electronic coupling for energy-efficient noise-resilient wireless bioelectronics
※ DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-026-70331-4
※ 주저자: 김해림(KAIST, 제1저자), 김지홍(한양대, 제1저자), 이재원(KAIST, 공저자), 안승영(KAIST, 공동교신저자), 김도환(한양대, 공동교신저자)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 개인기초연구사업 (NRS-2025-00515479), 집단연구지원사업, (No. RS-2024-00405818), 미래개척융합과학기술개발 사업 (RS-2022-NR067540), 교육부가 지원하는 이공학학술연구기반구축사업(RS-2024-00436346), 과학기술정보통신부가 지원하는 방송통신산업기술개발사업(No.RS-2020-II200839)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.13
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자석 속 ‘스커미온’ 형성 원리 규명… AI 전력 문제 해결 단서
자석 속 전자 스핀이 소용돌이처럼 배열된 ‘스커미온(skyrmion)’은 차세대 스핀트로닉스 기술의 핵심 구조다. 우리 대학 연구진은 특수한 물리 조건 없이도 자석의 기본적인 물리 작용만으로 스커미온이 형성될 수 있음을 밝혔다. 이는 다양한 자성 물질에서 스커미온 구현 가능성을 넓혀 기존보다 수십~수백 배 높은 정보 저장 밀도를 구현할 수 있는 차세대 초저전력 정보소자 개발에 새로운 가능성을 제시한다.
우리 대학은 물리학과 김세권 교수 연구팀이 자성과 격자의 결합(자기-탄성 결합)만으로 소용돌이형 자성 구조가 자연스럽게 만들어질 수 있다는 새로운 이론을 제시했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 자석 속 스핀(전자들이 가지는 작은 자석 성질)과 격자 변형(원자 배열이 미세하게 뒤틀리는 현상)이 서로 영향을 주고받는 작용만으로도 소용돌이 모양의 자성 구조가 스스로 형성될 수 있음을 밝혔다.
특히 자성 물질 내부에서 나타나는 소용돌이형 스핀 구조인 스커미온은 크기가 매우 작고 안정성이 높아 초고밀도·저전력 정보소자로 활용될 가능성이 높다. 그러나 지금까지 이러한 스커미온 구조를 형성하기 위해서는 결정 구조의 비대칭성이나 강한 스핀-궤도 결합과 같은 특정한 물리적 조건이 필요하다고 알려져 있었다.
연구팀은 대부분의 자성 물질에 자연스럽게 나타나는 ‘자기-탄성 결합(magnetoelastic coupling)’만으로도 스커미온과 반스커미온이 번갈아 배열된 구조가 스스로 형성될 수 있음을 이론적으로 밝혔다.
자기-탄성 결합은 자성(스핀)과 원자 배열의 변형이 서로 영향을 주고받는 현상으로, 거의 모든 자성체에서 나타나는 기본적인 물리적 성질이다. 연구팀은 이러한 결합이 충분히 강해지면 원래 일정한 방향으로 정렬돼 있던 자성의 기본 상태(바닥상태)가 스스로 불안정해지며 새로운 소용돌이형 질서로 전환될 수 있음을 보였다.
특히 이 과정에서 스핀의 기울어짐과 격자 왜곡이 동시에 발생하며 스커미온과 반스커미온이 번갈아 배열된 ‘카이랄 스핀 구조’가 형성된다는 새로운 메커니즘을 제시했다.
김세권 교수는 “이번 연구는 특정한 특수 상호작용이 없어도 스커미온 같은 자성 구조가 형성될 수 있음을 보여준 것으로, 특히 최근 연구가 활발한 2차원 자성 물질(원자 두께 수준의 매우 얇은 자성 물질)에서도 이러한 구조를 구현할 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 설명했다.
고경춘 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 물리학 분야 세계적 권위 학술지 피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)에 2월 11일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Magnetoelastic Coupling-Driven Chiral Spin Textures: A Skyrmion-Antiskyrmion-like Array, DOI: https://doi.org/10.1103/5csz-pw7x
※ 주저자: 고경춘(KAIST 물리학과 박사) 제1저자, 김세권 교수(KAIST 물리학과) 교신저자
이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 해외우수과학자 유치사업 플러스(브레인풀 플러스), 세종과학펠로우십의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.19
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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
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스마트폰 충전 전력으로 95% 이상 고순도 CO2 포집 성공
직접공기포집(DAC, Direct Air Capture)은 대기 중에 아주 희박하게(400ppm 이하) 존재하는 이산화탄소를 직접 걸러내는 기술이다. 우리 연구진은 이번에 뜨거운 증기나 복잡한 설비 없이, 스마트폰 충전 전압(3V) 수준의 저전력만으로 95% 이상의 고순도 이산화탄소를 포집하는 데 성공했다. 기존 DAC 기술은 높은 에너지 비용이 가장 큰 걸림돌이었지만, 이번 연구는 실질적 상용화 가능성을 보여준 성과로 평가된다. 이미 해외 특허 출원이 완료됐으며, 태양광·풍력 등 재생에너지와도 쉽게 연계할 수 있어 탄소중립 공정 전환을 앞당길 ‘게임 체인저’ 기술로 주목받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 미국 MIT 화학공학과 T. 앨런 해튼 교수팀과 공동 연구를 통해, 전도성 은나노 파이버 기반 한 초고효율 전기 구동 DAC(e-DAC, Electrified Direct Air Capture) 기술을 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다.
기존 DAC 공정은 흡수 및 흡착된 이산화탄소를 다시 분리(재생)하는 과정에서 100℃ 이상의 고온 증기가 필요했다. 이 과정에서 전체 에너지의 70%가 소모될 만큼 에너지 효율성이 중요한 공정이며, 복잡한 열교환 시스템이 필수적이어서 경제성 확보가 어려웠다.
공동 연구팀은 이 문제를 ‘전기로 스스로 뜨거워지는 파이버 (섬유)’로 해결했다. 마치 전기장판처럼 섬유에 전기를 직접 흘려 열을 발생시키는 ‘저항 가열(Joule heating)’ 방식을 도입한 것이다. 외부 열원 없이 필요한 곳만 정확하게 가열해 에너지 손실을 획기적으로 줄였다.
이 기술은 스마트폰 충전 수준인 단 3V의 낮은 전압만으로 80초 만에 섬유를 110℃까지 빠르게 가열한다. 이는 저전력 환경에서도 흡착과 재생 사이클을 획기적으로 단축하며, 기존 기술 대비 불필요한 열 손실(감열)을 약 20%나 줄이는 성과를 거뒀다.
이번 연구의 핵심은 단순히 전기가 통하는 파이버를 만든 것이 아니라, ‘숨쉬는 전도성 코팅’을 구현해 ‘전기 전도’와 ‘기체 확산’의 두 마리 토끼를 잡은 데 있다.
연구팀은 은 나노와이어와 나노입자를 혼합한 복합체를 다공성 파이버 표면에 머리카락 굵기보다 훨씬 가는 약 3마이크로미터(µm) 두께로 균일하게 코팅했다. 이렇게 구현된 ‘3차원 연속 다공 구조’는 전기는 매우 잘 통하면서도 이산화탄소 분자가 파이버 내부까지 원활하게 이동할 수 있는 통로를 확보해, 균일하고 빠른 가열과 효율적인 이산화탄소 포집을 동시에 가능하게 했다.
또한 다수의 파이버를 모듈화해 병렬로 연결했을 때 전체 저항이 1옴Ω) 이하로 낮아져, 대규모 시스템으로의 확장 가능성도 입증했다. 연구팀은 실제 대기 환경에서 95% 이상의 고순도 이산화탄소를 회수하는 데 성공했다.
이번 성과는 2020년부터 관련 연구를 시작해 5년간의 심도있는 연구 끝에 결실을 맺었다. 특히, 논문 발표 훨씬 이전인 2022년 말 이미 핵심 기술에 대한 PCT 및 국내/국제 특허(WO2023068651A1, 진입국: US, EP, JP, AU, CN) 출원을 완료해 원천 지적 재산권을 확보했다. 이는 해당 기술의 연구 진척도가 매우 높으며, 실험실 수준을 넘어 실질적인 상용화를 고려한 연구임을 의미한다.
이 기술의 가장 큰 혁신은 전기만으로 구동돼 태양광, 풍력 등 재생에너지와의 연계가 매우 쉽다는 점이다. 이는 RE100을 선언한 글로벌 기업들의 탄소중립 공정 전환 수요에 완벽히 부합하는 기술이다.
연구를 이끈 고동연 교수는 “직접공기포집(DAC)은 단순히 이산화탄소 배출을 줄이는 기술을 넘어, 공기 자체를 정화하는 ‘음(陰)의 배출(negative emissions)’을 가능케 하는 핵심 수단”이라며, “이번에 개발한 전도성 파이버 기반 DAC 기술은 산업 현장은 물론 도심형 시스템까지 폭넓게 활용될 수 있어, 한국이 미래 DAC 기술의 선도국으로 도약하는 데 크게 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 우리 대학 생명화학공학과 이영훈 박사(2023년 졸업, 現 MIT 화학공학과)가 주도하고 MIT 화학공학과 이정훈, 주화주 박사가 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 재료과학 분야의 세계적인 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 8월 1일 온라인판에 게재됐으며, 우수성을 인정받아 내부 표지(front Inside Cover)로도 선정됐다.
※논문명 : Design of Electrified Fiber Sorbents for Direct Air Capture with Electrically-Driven Temperature Vacuum Swing Adsorption
※DOI : https://doi.org/10.1002/adma.202504542
한편, 이번 연구는 아람코(Aramco)–KAIST 이산화탄소 연구센터의 지원 및 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원(No. RS-2023-00259416, DACU 원천기술개발사업)을 받아 수행됐다.
2025.08.25
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전력없이 빛 만으로 20배 더 민감한 세계 최고 광센서 개발
기존 광센서에 사용되는 실리콘 반도체는 빛에 대한 반응성이 낮고, 2차원 반도체 MoS₂(이황화 몰리브덴)는 너무 얇아 전기적 특성을 조절하는 도핑 공정이 어려워 고성능 광센서 구현에 한계가 있었다. 우리 대학 연구팀은 이 기술적 한계를 극복하고, 광원이 존재하는 환경에서 전력 없이 작동하는 세계 최고 성능의 무전력 광센서를 개발했다. 향후 웨어러블 기기, 생체 신호 모니터링, IoT 기기, 자율주행 자동차, 로봇 등에 광원만 있으면 배터리 필요없이 정밀한 센싱이 가능한 시대를 앞당겼다.
우리 대학 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 외부 전원 공급 없이 작동하는 무전력 광센서를 개발했다고 14일 밝혔다. 이 센서는 기존 제품보다 민감도가 최대 20배 향상돼, 현재까지 공개된 동급 기술 가운데 최상위 수준의 성능을 보였다.
이가영 교수 연구팀은 전기 에너지를 공급하지 않아도 빛이 있는 환경이라면 스스로 전기 신호를 만들어 낼 수 있는 ‘PN 접합 구조’ 광센서를 ‘도핑’없이 반도체를 전기 신호에 매우 민감하게 하는 ‘반데르발스 하부 전극’을 도입하여 만들어 냈다.
먼저 ‘PN 접합’은 반도체에서 P형(정공이 많은)과 N형(전자가 많은) 재료를 접합한 구조로 이 구조는 빛을 받았을 때 전류를 한 방향으로 흐르게 만들기 때문에, 광센서나 태양전지의 핵심 요소로 알려져 있다.
PN 접합을 제대로 만들려면 보통 ‘도핑’이라는 공정이 필요한데 이것은 반도체에 일부러 불순물을 넣어서 전기적 특성을 바꾸는 작업이다. 하지만 MoS₂(이황화 몰리브덴) 같은 2차원 반도체는 원자 몇 겹 두께밖에 안 되기 때문에, 기존 반도체처럼 도핑을 하면 오히려 구조가 망가지거나 성능이 떨어질 수 있어 이상적인 PN 접합을 만들기 힘들다는 한계가 있다.
연구팀은 기존의 한계를 극복하고 소자의 성능을 극대화하기 위해 ‘반데르발스 전극’과 ‘부분 게이트(Partial Gate)’라는 두 가지 핵심 기술을 도입한 새로운 소자 구조를 고안했다.
‘부분 게이트(Partial Gate)’구조는 2차원 반도체의 일부 영역에만 전기 신호를 걸어서, 한쪽은 P형처럼, 다른 쪽은 N형처럼 작동하게 제어하는 방식이다. 이렇게 하면 도핑 없이도 전기적으로 PN 접합처럼 작동하게 만들 수 있다.
그리고 기존 금속 전극은 반도체와 강하게 화학적으로 결합해 반도체 고유의 격자 구조를 손상시킬 수 있다는 점을 고려하여, 반데르발스 힘으로‘반데르발스 하부 전극(Van der Waals Bottom Electrode)’에 부드럽게 붙게 하여, 2차원 반도체의 본래 구조를 유지하면서도 전기 신호를 잘 전달해 주었다.
이는 소자의 구조적 안정성과 전기적 성능을 동시에 확보할 수 있는 혁신적 접근으로 얇은 2차원 반도체에서도 구조를 망치지 않고 전기적으로 잘 작동하는 PN 접합을 구현한 것이다.
이 기술의 혁신을 통해, 연구팀은 도핑 없이도 고성능 PN 접합 구현에 성공하여 외부 전원이 없어도, 빛을 받기만 하면 아주 민감하게 전기 신호를 생성할 수 있어 빛을 감지하는 민감도(응답도)는 21 A/W 이상이고, 이는 전원이 필요한 기존 센서보다 20배 이상이고, 실리콘 기반 무전력 센서보다 10배, 기존 MoS₂센서보다 2배 이상 높은 수준이다. 이 정도의 민감도는 생체 신호 탐지나 어두운 환경에서도 작동 가능한 고정밀 센서로 바로 응용될 수 있다는 의미다.
이가영 교수는 “실리콘 센서에서는 상상도 못 했던 민감도를 달성했고 2차원 반도체는 너무 얇아서 기존처럼 도핑 공정을 적용하기가 어려웠지만 그런 도핑 공정 없이도 전기 흐름을 제어하는 PN 접합을 구현하는데 성공했다.”고 말했다. 이어 “이 기술은 센서뿐만 아니라 스마트폰이나 전자기기 내부에서 전기를 조절하는 핵심 부품에도 활용이 가능하여, 미래형 전자기기의 소형화·무전력화를 앞당길 수 있는 기반이 될 것”이라고 강조했다.
전기및전자공학부 황재하, 송준기 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 분야의 세계적인 학술지‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 19)’에 지난 7월 26일 자로 온라인 게재됐다.
※논문 제목: Gated PN Junction in Ambipolar MoS2 for Superior Self-Powered Photodetection
※DOI: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202510113
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 한국기초과학지원연구원, 삼성전자, 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.14
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전기및전자공학부 유회준 교수, 대한민국학술원 신임회원으로 선출
우리 대학 전기및전자공학부 교수이자 ICT 석좌교수인 유회준 교수가 2025년 대한민국학술원 신임회원으로 선출됐다. 유 교수는 7월 11일 개최된 대한민국학술원 총회를 통해 공식 선출되었으며, 전자공학 분야에서의 지속적인 연구 성과와 학술 기여를 바탕으로 선임되었다. 당월 18일 서울 서초구에 위치한 대한민국학술원에서 열린 신임회원 회원증서 수여식에 참석하여 선임장을 수여받았다.
대한민국학술원은 1954년 설립된 교육부 산하의 국가 학술기관으로, 국내 학문 발전에 이바지한 석학을 대상으로 매년 각 학문 분과별로 극소수의 신임회원만을 엄정한 심사를 통해 선발하고 있다. 올해는 전국에서 총 8명이 신임회원으로 선정되었으며, 유 교수는 자연과학분과 제3분과(공학)에서 유일하게 선출되었다.
학술원은 학문적 업적이 탁월하고 해당 분야의 발전에 기여한 석학을 회원으로 선출하여, 이들의 연구를 지원하고 학술 정책 자문, 국내외 학술 교류, 우수학술도서 선정, 학술원상 시상 등의 다양한 사업을 수행하고 있다.
회원으로 선출되기 위해서는 단순한 연구 성과뿐 아니라 장기적인 학계 기여와 공적이 함께 평가되며, 그 선임은 국내 학계에서 가장 높은 수준의 학문적 권위를 상징한다. 2025년 현재, 자연과학·인문사회과학 통틀어 총 회원 수는 150명 내외에 불과하며, 자연과학분과는 전국적으로 약 70명 규모로 구성되어 있다.
대한민국학술원 회원은 일종의 '국가가 공인한 학계 대표자'로서, 학문을 통해 국가와 사회에 공헌하는 역할을 수행하게 된다. 또한, 학술원은 주요 국가 간 학술원과의 협력을 통해 국제 학술 네트워크의 허브 역할도 하고 있다.
유회준 교수는 인공지능 반도체, 뉴로모픽 칩, 초저전력 SoC(System on Chip), 웨어러블 반도체 등 반도체 설계 및 융합 시스템 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행해왔다. 그는 우리 대학 전자공학과 교수이자 ICT 석좌교수로 재직 중이며, AI반도체대학원 원장, IT융합연구소 소장, PIM반도체설계 연구센터장을 맡고 있다.
특히 유 교수는 1995년 세계 최초로 256M SDRAM을 개발하고 관련 논문을 발표한 것을 시작으로, 2000년부터 2023년까지 62편의 주요 논문을 발표하였다. 이 중에는 『DRAM의 설계』와 같은 반도체 설계 전문서적을 비롯해 AI 반도체, 웨어러블 AR 반도체, 저전력 무선통신 칩, 바이오메디컬 IC 등 다양한 응용 분야에 대한 연구가 포함된다. 특히 2014년에는 세계 최초로 DNN(Deep Neural Network) 가속기 칩을 공개하며, 2025년까지 18편의 AI 반도체 연구 성과를 발표하였다.
그는 또한 미국 전기전자학회(IEEE)에서 석학회원(Fellow)으로도 선임됐으며, ISSCC(국제고체회로학회) 70주년 기념식에서 동양인으로는 유일하게 '최다 논문 발표자 톱5'에 선정되는 성과를 기록하여 국제적으로 그 연구력을 인정받고 있다.
유 교수는 과거 벨연구소에서 표면 광방출 레이저 개발을 주도했고, 현대전자(현 SK하이닉스)에서는 256M DRAM 개발을 이끈 바 있다. 또한 2005년에는 정보통신부 정책자문관으로서 SoC 및 차세대 컴퓨팅 기술 정책 수립에도 기여하였다.
그는 현재까지 250편 이상의 논문과 5권의 전문서적을 집필 또는 편집하였으며, ISSCC, A-SSCC, ISWC 등 세계 주요 회로 설계 학회의 조직위원과 TPC 위원장, IEEE SSCS Distinguished Lecturer 등으로 활동해왔다.
전기및전자공학부는 이번 선임이 반도체 및 전자공학 분야의 지속적인 학문적 기여와 국제적 위상을 인정받은 결과라고 평가하며, 향후 유 교수의 지속적인 연구 활동과 후학 양성을 기대한다고 밝혔다.
이번 대한민국학술원 신임회원 선출은 유회준 교수가 전자공학 및 시스템 반도체 설계 분야에서 장기간 축적해온 연구 성과와 학문적 기여가 국가적으로 공인된 결과로, 그의 전문성과 지속적인 학술 활동이 공공연히 평가받은 의미 있는 사례로 볼 수 있다.
2025.07.22
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그린수소 생산 촉매 수명 예측 세계 첫 성공
태양광, 풍력 등 재생에너지를 활용한 수소 생산 시스템에서는 에너지원의 특성상 전력 공급이 일정하지 않아, 수전해 장치*의 부하가 지속적으로 변화한다. KAIST 연구진이 이런 전력 부하의 변동이 불가피한 그린 수소 생산 환경에서, 전기 에너지 효율을 높이고 낮은 전압에서도 수소 생산 효율을 높이는 촉매의 열화(성능 저하)를 정량적으로 진단할 수 있는 세계 최초의 방법론을 제시했다.
*수전해 정치(Water Electrolyzer): 물을 전기 분해하여 수소와 산소를 생산하는 장치로 탄소 배출 없이 수소를 생산할 수 있어 그린 수소 생산의 핵심 기술로 주목받고 있음
우리 대학 생명화학공학과 정동영 교수 연구팀이 수전해 시스템에서 촉매의 실질적인 수명을 예측할 수 있는 새로운 평가 지표인 ‘운영 안정성 지수’를 개발했다.
연구팀은 수전해 시스템이 꺼지거나 낮은 부하로 운전될 때 발생할 수 있는 촉매 및 지지체의 열화 현상 촉매의 손상이나 성능 저하 현상을 규명하고, 이를 정량화할 수 있는 새로운 평가 지표인 ‘운영 안정성 지수(Operational Stability Factor, OSF)’를 제안했다.
운영 안정성 지수는 수전해 장비가 반복적으로 작동 및 정지(on/off)하는 과정에서 발생하는 촉매 열화 정도를 수치로 반영함으로써, 실제 운전 조건에서의 내구수명을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 설계되었다.
예를 들어, 운영 안정성 지수가 100%이면 부하 변동 중에도 촉매가 전혀 손상되지 않는다는 뜻이고, 99%이면 매번 시스템이 꺼질 때마다 1%씩 촉매가 손상된다는 의미다.
향후 이 지표를 통해 내구성을 고려한 운전 조건의 최적화를 가능해지며, 장수명 수전해 시스템 운영 전략 수립에 중요한 기준으로 활용될 수 있다.
정동영 교수는 “운영 안정성 지수(OSF)는 수전해 촉매의 장기 수명을 수치로 예측할 수 있는 강력한 평가 기준으로, 향후 내구성 진단을 위한 국제 표준으로 발전할 가능성이 크다”고 밝혔다.
해당 논문은 생명화학공학과 박사과정 김진엽 연구원이 제1 저자로 에너지 분야 최고 권위지 중 하나인 ‘에이시에스 에너지 레터스(ACS Energy Letters, IF=19.3)’지에 5월 2일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Operational Stability Factor: A Comprehensive Metric for Assessing Catalyst Durability in Dynamic Water Electrolyzer Conditions DOI: https://doi.org/10.1021/acsenergylett.5c00406
※ 저자정보:김진엽(KAIST 생명화학공학과 박사과정, 제1 저자), 노종수(KAIST 생명화학공학과 박사과정, 공저자), 정동영(KAIST 생명화학공학과, 교신저자)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 소재 글로벌 영커넥트 사업, KAIST 도약과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.21
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수면 무호흡증 실시간 진단 센서 개발
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.
광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다.
이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.
연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다.
이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.
개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.
유승협 교수는 "개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다.
신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)' 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681
한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.10
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1700% 뛰어난 신축성, 고성능 웨어러블 열전소자 개발
열 에너지를 전기로 전환시키는 열전 소자는 버려지는 폐열을 활용할 수 있어 지속 가능하고 친환경적인 에너지 플랫폼으로 주목받고 있다. 한국 연구진이 우수한 신축성과 최고 수준 성능을 보이는 열전소자를 개발하여 웨어러블 소자를 위한 체온을 이용한 차세대 에너지 공급원으로의 가능성을 한층 더 앞당겼다.
우리 대학 생명화학공학과 문홍철 교수팀이 POSTECH 화학공학과 박태호 교수팀과 공동연구를 통해 열역학적 평형 조절을 통한 기존 N형 열전갈바닉 소자*성능 한계 극복 기술을 구현했다고 14일 밝혔다.
*열전갈바닉 소자: 생성되는 전자 흐름의 방향에 따라 N형과 P형으로 구분 가능 네거티브(negative)를 의미하는 N형은 전자가 저온에서 고온 쪽으로, 포지티브(positive)를 의미하는 P형은 고온에서 저온 쪽으로 전자가 이동
열전 소자의 성능을 최대한 끌어올리기 위해 P형과 N형 소자의 통합이 필수적이다. 최근 우수한 성능을 지닌 P형 열전 소자에 대한 연구는 많이 진행되었지만 N형 열전 소자는 상대적으로 연구가 부족했다. 그마저도 N형 열전 소자는 P형에 비해 성능이 떨어져 통합형 소자 구현 시 성능 밸런스가 맞지 않아 성능 극대화에 걸림돌이 되었다.
이번 연구에서 연구팀은 스스로 산도(pH) 조절이 가능한 젤 소재를 개발하여 이온을 주요 전하운반체로 사용한 이온성 열전 소자 중 한 종류인 열전갈바닉 소자를 구현하였다. 연구팀이 개발한 젤 소재를 활용하여 하이드로퀴논* 레독스 반응**의 열역학적 평형을 효과적으로 제어할 수 있었고, 이를 통하여 고성능의 N형 열전 소자 특성을 구현하였다.
*하이드로퀴논: 열 에너지를 전기 에너지로 전환하는데 사용된 전기화학 반응물
**레독스 반응: 산화-환원 반응
또한 개발된 젤 소재는 가역적 가교 결합을 기반으로 약 1700%의 우수한 신축성과 함께, 상온에서도 20분 이내에 99% 이상의 높은 자가회복 성능을 구현할 수 있게 설계되었다.
본 연구에서 개발된 N형 이온성 열전 소자는 4.29 mV K-1의 높은 열전력 (thermopower)을 달성하였으며, 1.05% 의 매우 높은 카르노 상대 효율* (Carnot relative efficiency) 또한 나타내었다. 이러한 우수한 성능을 바탕으로 손목에 부착된 소자는 몸에서 지속적으로 유지되는 체온과 주변 환경의 온도 차이를 이용하여 효과적인 에너지 생산에 성공하였다.
*카르노 상대 효율: 이상적인 카르노 기관의 효율 대비 열전갈바닉 소자의 실제 열전환 효율
문홍철 교수는 “이번 연구 성과는 기존 N형 이온성 열전 시스템이 갖고 있던 한계를 극복할 수 있는 기술 개발에 해당한다”며 “이는 체온을 활용한 전원 시스템 실용화를 앞당기고, 웨어러블 소자 구동을 위한 핵심 요소 기술이 될 것이라 기대”한다고 밝혔다.
이번 연구는 에너지 분야 국제 학술지인 ‘Energy & Environmental Science’ 2024년 11월7일 표지논문(Outside Front Cover)으로 발표되었다.
※ 논문명: Realizing a high-performance n-type thermogalvanic cell by tailoring thermodynamic equilibrium
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 (나노커넥트) 및 중견연구자지원사업 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.14
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