< (왼쪽부터) 신소재공학과 김연규 박사과정, 엄성문 박사과정, 홍승범 교수 >
머리카락 두께의 수만 분의 1도 관찰할 수 있는 초정밀 현미경으로 특수 전자소자를 측정할 때 발생하던 오차의 원인이 밝혀졌다. 한미 공동 연구진이 그동안 측정 대상 물질의 특성으로 여겨졌던 오차가, 실제로는 현미경 탐침 끝부분과 물질 표면 사이의 극미세 공간 때문이라는 사실을 밝혀낸 것이다. 이번 연구는 반도체, 메모리 소자, 센서 등에 활용되는 나노 소재 특성을 정확하게 분석하여 관련 기술 발전에 크게 기여할 것이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 버클리 대학 레인 마틴(Lane W. Martin) 교수팀과의 국제 공동연구를 통해, 주사탐침현미경 측정의 최대 난제였던 신호 정확도를 저해하는 핵심 요인을 규명하고 이를 제어하는 획기적인 방법을 개발했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 현미경 탐침과 시료 표면 사이에 존재하는 비접촉 유전 간극이 측정 오차의 주요 원인임을 밝혀냈다. 이 간극은 측정환경에서 쉽게 변조되거나 오염물질로 채워져 있어 전기적 측정에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이에 연구진은 물과 같은 고유전율 유체를 이용해 이 간극을 채우는 방법을 고안, 나노스케일 분극 전환 전압 측정의 정밀도를 8배 이상 향상했다. 이러한 접근은 기존의 대칭 커패시터 구조에서 얻은 결과와 거의 일치하는 값을 얻을 수 있어, 강유전체 박막의 특성 분석에 새로운 장을 열 것으로 기대되고 있다.
특히, 연구진은 규칙적으로 위아래 전기적 특성이 정렬된 리튬 니오베이트(PPLN, 광학 및 전자 소자에 사용되는 특수 결정) 물질에 물을 매개체로 사용했을 때, 기존보다 월등히 높은 정밀도의 압전 반응력 현미경(PFM, 물질의 미세 전기적 특성을 관찰하는 특수 현미경) 측정에 성공했다.
< 그림 1. (상단) 나노 유전 간극이 주사탐침현미경에서 작용되는 개략도. (좌) 물 제어 환경에서의 분극전환전압 측정, (중간) 실리콘 오일 제어 환경, (우) 일반적인 측정 환경 >
물로 제어된 유전 간극에서는 다른 분극 신호 간의 비대칭성이 4% 이하까지 떨어지는 것을 확인했다. 이는 물 분자가 표면 전하를 중화시켜 정전기력 영향을 최소화한 결과로 분석된다. 이는 마치 건조한 겨울철에 발생하는 정전기를 물로 없앨 수 있는 것과 비슷한 원리다.
홍승범 교수는 "이번 발견은 미세 탐침을 활용한 나노스케일 측정 기술의 불확실성 문제를 해결할 수 있는 기반 연구이며, 강유전체뿐만 아니라 다양한 기능성 재료의 전기적 특성 분석에 널리 적용될 수 있을 것”이라고 전망했다.
신소재공학과 엄성문 박사과정이 제 1저자로, 김연규 박사과정이 공저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 9월 2일 자 출판되었다. (논문 제목: Unveiling the Nanoscale Dielectric Gap and Its Influence on Ferroelectric Polarization Switching in Scanning Probe Microscopy)
< 그림 2. 일반적인 환경과 물 제어 환경에서의 압전반응력현미경 이미징 결과. 물 환경에서 신호의 비대칭성과 품질이 월등하게 개선되었음 >
한편 이번 연구는 한국연구재단과 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동 연구를 통해 수행되었다.
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
2025-07-22인공지능과 로봇 기술의 동반 발전 속에서, 로봇이 사람처럼 효율적으로 환경을 인식하고 반응하는 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이에 한국 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이도 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현해 주목받고 있다. 이 기술은 에너지 소모를 최소화하면서 외부 자극에 지능적으로 반응할 수 있어, 초소형 로봇이나 로봇 의수 등 의료 및 특수 환경에서의 활용이 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대학교 반도체융합학과 이종원 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 통해 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템을 증명했다고 15일 밝혔다. 사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에는 선별적으로 민감하게 반응함으로써, 에너지 낭비를 방지하면서도 중요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변
2025-07-15오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다. *NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩 우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치)
2025-07-04우리 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. 대표적인 연구 업적으로 차세대 메모리 기술 분야에서 기존의 값비싼 초미세 노광공정*을 사용하는 방식보다 전기
2025-05-02우리 대학 화학과 박정영 석좌교수, 신소재공학과 정연식 교수, 그리고 KIST 김동훈 박사 공동 연구팀이 반도체 기술을 활용하여 촉매 성능에 특정 변인이 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 플랫폼을 성공적으로 구현했다. 이를 통해 대표적인 다경로 화학 반응인 메탄올 산화 반응에서 메틸 포르메이트 선택성을 크게 향상시켰으며, 이번 연구는 차세대 고성능 이종 촉매 개발을 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다고 1일 밝혔다. 다경로 화학 반응에서는 반응성과 선택성의 상충 관계로 인해 특정 생성물의 선택성을 높이는 것이 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 메탄올 산화 반응에서는 이산화탄소와 더불어 고부가 가치 생성물인 메틸 포르메이트가 생성되므로, 메틸 포르메이트의 선택성을 극대화하는 것이 중요하다. 그러나 기존 불규칙적인 구조의 이종 촉매에서는 금속-산화물 계면 밀도를 비롯한 여러 변인이 동시에 촉매 성능에 영향을 미치기 때문에 특정 변수가 개별적으로 미치는 영향을 분
2025-04-01