전기및전자공학부 유승협 교수팀, 안정적인 호흡 모니터링이 실시간으로 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서 개발

유승협 교수가 연구팀과 연구성과물을 들고 기념촬영을 하고 있다
< (좌측부터) 전기및전자공학부 최동호 박사과정, 유승협 교수, 신소재공학과 김민재 학사과정 >

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 학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다.

 

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.

연구팀이 개발한 광화학적 이산화탄소 센서의 구조와 작동 원리
< 그림 1. 개발된 광화학적 이산화탄소 센서의 구조와 작동 원리. LED에서 방사된 빛은 형광 필름을 통해 형광으로 변환되고, 광 산란층에서 반사되어 유기 포토다이오드로 입사한다. 이산화탄소가 형광 필름 내부 미량의 물과 반응해 탄산(H2CO3)을 형성하고 그에 따른 수소 이온(H+)의 농도가 증가하며 470 nm 여기광에 의한 형광 세기가 감소한다. 수광 효율이 높은 원형 유기 포토다이오드는 형광 세기의 변화를 효과적으로 감지하며, 요구되는 LED의 구동 전력을 낮추고 빛에 의한 열화를 감소시킨다. >

 

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.

 

웨어러블 스마트 마스크와 실시간 호흡 모니터링. 제작한 센서 모듈 모식
<그림 2. 웨어러블 스마트 마스크와 실시간 호흡 모니터링. 제작한 센서 모듈은 네 가지 요소로 구성된다.(①: 기체 투과성 광 산란층, ②: 컬러필터 및 유기 포토다이오드, ③: 발광다이오드, ④: 이산화탄소 감지 형광 필름) 얇고 가벼운 센서(D1: 400 nm, D2: 470 nm)는 마스크 내부에 부착되어 실시간으로 착용자의 호흡을 모니터링할 수 있다. >

 

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.

 

마스크 내부에 연구팀이 개발한 센서를 부탁한 사진
< 개발한 센서가 마스크 내부에 부착되어 있는 모습 >

 

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.

김정호 교수, ‘2025 강대원 상’ 수상자 선정

김정호 교수님 프로필 사진
<김정호 교수님>
우리 학부 김정호 교수님이 HBM 개발에 기여한 공로를 인정받아 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 선정하는 ‘2025년 강대원 상’ 회로·시스템 분야 수상자로 선정됐습니다.  
 
강대원 상은 세계 최초로 모스펫(MOSFET)과 플로팅게이트를 개발해, 반도체 기술 발전에 신기원을 이룩한 고(故) 강대원 박사를 기리기 위해 제정되었으며, 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 지난 2017년 열린 제24회 반도체 학술대회부터 강대원 박사를 이을 인재들을 발굴, 선정해서 시상하고 있습니다.
 
김정호 교수님은 ‘HBM 아버지’로 불리는 인공지능 반도체 분야의 세계적 권위자로 20년 이상 HBM 관련 설계 기술을 세계적으로 주도해 왔습니다. 특히, HBM 실리콘관통전극(TSV), 인터포저, 신호선 설계(SI), 전력선 설계(PI) 등을 연구하며 세계적으로 연구의 독창성을 인정받고 있습니다. 이것뿐만 아니라 2010년부터 HBM 상용화 설계에 직접 참여했으며, 그 결과 현재의 인공지능 시대를 가능하게 했다는 평가를 받고 있습니다.
 
최근에는 6세대 HBM인 HBM4를 비롯해, HBM5, HBM6와 같은 차세대 HBM 구조와 아키텍트를 주도적으로 연구하고 있습니다. 여기에 한 걸음 더 나아가 HBM 설계를 인공지능으로 자동화하려는 시도를 병행하고 있습니다. 특히 강화학습과 생성 인공지능을 결합해 HBM의 전기적, 열적 최적화 연구를 세계적 수준으로 이끌며, 이 분야의 연구를 선도하고 있습니다.
 
작년 6월에는, 삼성전자와 공동으로 우리 학부에 ‘시스템아키텍트대학원’을 설립해 인공지능 반도체 분야 H/W 및 S/W 동시 설계가 가능한 고급 전문 인력을 양성하는 데 힘쓰고 있으며, 2018년부터 삼성전자 산학협력센터장을 맡고 있습니다. 또 네이버 ‧ 인텔과 협력해 KAIST에 AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)를 설립하는 등 AI 반도체 설계와 더불어 AI 클라우드, AI 데이터 센터 성능 최적화를 목표로 반도체 산업의 신생태계 구축에도 기여하고 있습니다.
 
IEEE(국제전기전자공학자학회) 석학회원(Fellow)인 김정호 교수님은 이와 같이 반도체 분야 연구와 교육을 통해 산업 발전에 기여한 공로를 인정받아 KAIST 학술상, KAIST 연구대상, KAIST 국제협력상, IEEE 기술 업적상 등을 수상했으며. IEEE 등 여러 국제학회에서 20여 차례에 걸쳐 ‘최고 논문상‘을 받는 등 학술적인 면에서도 큰 성과를 거두고 있습니다.
 
시상식은 13일 오후 강원도 하이원그랜드호텔에서 한국반도체산업협회 · 한국반도체연구조합 · DB하이텍이 공동으로 주관, 개최하는 ‘제32회 한국반도체학술대회(KCS 2025)’ 개막식에서 진행됩니다.
 

전기및전자공학부 김동준 교수 2025 IEEE 석학회원 선임

 

김동준 교수 프로필 사진
<김동준 교수>

우리 학부 김동준 교수님이  ‘고성능 인터커넥션 네트워크 아키텍처 설계 및 분석에 대한 기여’를 인정받아  국제전기전자공학회(IEEE) 2025 석학회원(Fellow)으로 선정됐습니다. 김동준 교수님의 연구 분야는 컴퓨터 아키텍처 및 인터커넥션 네트워크입니다. 최근 시스템의 노드의 수가 증가함에 따라 시스템 스케일업(scale-up) 및 스케일아웃(scale-out)으로 인해 데이터 이동 과정이 심각한 병목 현상으로  발생하고 있습니다. 김동준 교수님은 이러한 멀티코어 및 대규모 시스템에서의 통신 병목 현상 해결에 중점을 둔 연구를 하고 있으며 딥러닝 시스템에서 발생하는 통신 병목 문제를 연구하고 있습니다.

 

김동준 교수님은 아시아 소속 연구자 중 최초로 컴퓨터 아키텍처 분야의 3대 주요 학회(ISCA, MICRO, HPCA) 명예의 전당(Hall of Fame)에 헌액된 바 있습니다.  컴퓨터 아키텍처 3대 학회에서 프로그램위원, 운영위원장 등을 맡으며 해당 분야에서 국내 연구의 위상을 올리는 데 오랜 기간 노력해 왔으며, 아시아 기관 소속 연구자 중 최초로 최우수 컴퓨터 아키텍처 학회 (HPCA2024) 프로그램 의장도 역임했습니다. 김동준 교수님은 향후 메모리 중심 아키텍처에서 효율적인 데이터 이동과 도메인 특화 네트워크 활용에 대한 연구를 수행할 예정입니다.

전기및전자공학부 최신현 · 윤영규 교수팀, 스스로 학습 · 수정하는 뉴로모픽 반도체칩 개발

공동 연구진 4인이 연구 장비 앞에서 촬영한 사진
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 윤영규 교수, 한승재 석박사통합과정, 정학천 석박사통합과정, 최신현 교수 >

 

기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다.  우리 학부  연구팀이 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.

 

최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀은 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다.  이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다. 

 

이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.

 

연구 성과 설명 이미지
< 그림 1. 높은 신뢰성을 가진 셀렉터리스(selector-less) 32×32 멤리스터 크로스바 어레이가 탑재된 컴퓨팅 칩의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지 (왼쪽). 실시간 인공지능 구현을 위해 개발된 하드웨어 시스템 (오른쪽) >

 

연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다. 

 

이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자

 

연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.

 

멤리스터 특성을 설명하는 연구 이미지
< 그림 2. 멤리스터 소자의 비이상적 특징이 포함된 영상의 배경 및 전경 분리 결과 (왼쪽). 본 연구진이 개발한 멤리스터 컴퓨팅 칩을 통한 기기 내 학습을 통한 실시간 영상 분리 결과 (오른쪽) >

 

이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다. 

 

이 기술 개발을 주도한  정학천 연구원과  한승재 연구원은  “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다. 

 

전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)’에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다. (논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6) 

 

이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 이현주 교수팀, 다양한 오가노이드에 손쉽게 적용가능한 전기생리신호 모니터링 시스템 개발

이현주 교수 연합 연구팀 단체사진
<사진 1. (뒤 왼쪽부터) 이현주 교수, 손미영 박사, 이미옥 박사 (앞 왼쪽부터) 김기업 박사과정, 이영선 박사과정>

 

오가노이드*는 인체 조직을 높은 정확도로 모사하기 때문에 질병 모델 개발이나 약물 스크리닝뿐만 아니라 개인 맞춤형 의학에도 활용이 가능하다. 하지만 매우 작은 크기의 전기 신호가 발생하는 심장과 뇌 오가노이드는 전기생리신호를 측정하는 것이 매우 어려웠다. 한국 연구진이 다양한 오가노이드에 손쉽게 적용가능한 전기생리신호 모니터링 시스템을 개발하는 데 성공했다. *오가노이드 : 인간유래 줄기세포를 기반으로 제작되는 3차원 형태의 세포 집합체로, 동물 실험 모델과 2차원 세포 배양 모델을 대체할 실험 모델로 큰 주목을 받고 있다. 

 

우리 학부 이현주 교수 연구팀이 한국생명공학연구원 국가아젠다연구부 손미영 부장 연구팀 및 줄기세포융합연구센터 이미옥 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 오가노이드의 비침습적 전기생리신호 측정을 위한 고신축성 돌출형 미세전극 어레이 플랫폼을 개발했다.

 

존의 오가노이드 관련 연구는 유전자 분석을 위주로 진행되어 왔으며, 상대적으로 오가노이드의 기능성에 대한 연구는 미비한 상태다. 효과적인 약물 평가와 정밀한 생물학 연구를 위해서는 오가노이드의 3차원 형태와 상태를 보존하며 그 기능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 

 

이 중 전기신호가 발생하는 심장과 뇌 오가노이드의 전기생리신호 측정의 경우, 오가노이드의 제작 방식에 따라 그 크기가 수백 마이크로미터(μm)부터 수 밀리미터(mm)까지 다양하고 형태가 불규칙하기 때문에 오가노이드를 파괴하지 않고 외부 표면에 전극을 밀착하여 측정하는 것은 매우 어려운 일이다.

 

< 그림 1. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 개념도 >
< 그림 1. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 개념도 >

연구팀은 오가노이드의 크기와 형태에 맞춰 스스로 늘어나 그 표면에 밀착할 수 있는 고신축성 돌출형 미세전극 어레이를 개발했다. 또한, 이를 활용해 오가노이드에서 발생하는 전기생리신호의 실시간 변화를 성공적으로 측정하여 평가했다. 

 

연구팀은 미소 전자 기계 시스템(Micro Electro Mechanical Systems; MEMS) 공정을 개발해 서펜타인(Serpentine) 구조 기반의 고신축성 미세전극 어레이를 제작했으며, 전기증착 공정을 통해 돌출형 미세전극을 제작했다. 돌출형 미세전극은 오가노이드에 전극을 좀 더 강하게 밀착시켜 주어 오가노이드에는 손상이 가하지 않으면서도 안정적으로 전기생리신호를 측정할 수 있게 하였다.

 

< 그림 2. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 모식도 및 오가노이드에 대한 밀착성 확인 >
< 그림 2. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 모식도 및 오가노이드에 대한 밀착성 확인 >

 

 

이현주 교수는 “다양한 크기의 오가노이드에 활용 가능한 고신축성 돌출형 미세전극 어레이를 개발하여 실시간으로 오가노이드의 상태를 평가할 수 있다. 이번 기술은 신약 개발 시 실험동물을 대체하거나 재생 치료제로써 사용되는 오가노이드의 품질 평가에 바로 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.

 

< 그림 3. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 전기생리신호 SNR 개선 효과 검증 >
< 그림 3. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 전기생리신호 SNR 개선 효과 검증 >
< 그림 4. 심근 스페로이드와 중뇌 오가노이드를 활용한 약물 스크리닝 결과 >
< 그림 4. 심근 스페로이드와 중뇌 오가노이드를 활용한 약물 스크리닝 결과 >

 

이번 연구 결과는 전기및전자공학부 김기업 박사과정과 한국생명공학연구원 이영선 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스 (Advanced Materials)’지에 지난 12월 15일 자 온라인에 게재됐다. (논문명: Highly Stretchable 3D Microelectrode Array for Noninvasive Functional Evaluation of Cardiac Spheroids and Midbrain Organoids), DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202412953

 

한편, 이번 연구는 산업통상자원부 3D생체조직칩기반신약개발플랫폼구축기술개발사업 및 과학기술정보통신부 국산연구장비기술경쟁력강화사업, 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 전상훈 교수팀, 하프니아 강유전체 소재를 활용한 차세대 메모리 및 스토리지 메모리 기술 개발

전상훈 교수와 연구팀의 단체사진
<전상훈 교수 연구팀>

 

강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 “전기를 기억하는 소재”와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다.  우리 학부 전상훈 교수 연구팀이 이러한 하프니아 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다. *하프니아 강유전체 소재: 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질 

 

디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해, 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮고 집적도가 높아 메인 메모리로 활용돼 왔다. 하지만 디램 메모리 기술은 소자의 크기가 작아질수록 디램 소자가 정보를 저장하는 저장 커패시터의 용량도 작아지게 되고, 더 이상 메모리 동작을 수행하기 어렵다. 

 

연구팀은 저장 커패시터는 정보를 저장하는 디램 기술의 한계를 극복하고자 이러한 저장 커패시터가 물리적으로 작은 면적에서도 높은 저장 용량을 달성할 수 있도록 개선하는 데에 집중했다. 이를 위해 하프니아 강유전체 기반 극박막의 고유전율 물질을 개발했다. 연구 결과 현재까지 보고된 디램 커패시터 중, 가장 낮은 2.4 Å (머리카락 굵기의 약 10만분의 1)의 SiO2(실리콘 산화물) 유효 두께와 같이 얇은 층에 저장하는 것을 달성했다. 

 

또한 연구팀은 디램 메모리 기술을 잠재적으로 대체할 수 있는 후보군으로 주목받고 있는 강유전체 메모리 FRAM 메모리도 개발하였다. 현 DRAM 수준의 1V 이하의 낮은 전압에서도 비 휘발성 정보 저장과 삭제가 확실히 이루어지는 기술은 에너지 효율성을 크게 향상시켜 차세대 메모리에 필수적이다. 

 

디램 메모리 기술에 이어 연구팀은 낸드 플래시 메모리의 한계를 극복할 하프니아 강유전체 기반의 차세대 메모리 기술을 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리이다. 현재, 낸드플래시 메모리의 저장 용량을 늘리기 위해 여러 층을 쌓아 올리는 방식으로 발전해 왔지만, 물리적인 한계로 인해 500층, 1000층 이상으로 쌓기가 어려운 상황이다.

 

이에 연구팀은 강유전체라는 새로운 소재를 낸드 플래시에 적용하는 방식을 연구한 결과, 소재 계면에 TiO2 층이라는 얇은 층을 추가함으로써 1000단 이상의 수직 적층 3차원이며 외부 환경의 간섭에도 데이터를 안정적으로 유지하도록 설계했다.

 

 차세대 DRAM 메모리 개발 연구 대표도
< 그림 1 차세대 DRAM 메모리 개발 연구 대표도. DRAM 메모리 소자의 모식도와 저장 커패시터의 용량을 획기적으로 증가시키기 위한 차세대 강유전체 소재 기반 FRAM 메모리. 강유전체 소재는 낮은 동작 전압과 높은 분극 스위칭 특성 달성이 요구되며, 전상훈 교수 연구팀은 이를 위해 2가지 접근법을 적용하였음. 결과적으로 세계 최초로 1 V 이하의 동작 전압과 20 μC/cm2 이상의 분극 스위칭 특성을 동시에 달성하였음. 또한 수직 적층 3D 1T-nC FRAM 메모리 최적화를 위한 수학적 모델링 프레임워크를 개발하였음. >

 

마지막으로 기존의 낸드 플래시 기술에서 산화물 채널 기반의 메모리 소자는 데이터를 완전히 지울 수 없는 한계가 있어 새로운 구조의 고성능 산화물 채널 기반 낸드 플래시 소자를 개발하는 데 성공했다. 이 소자는 더 많은 데이터를 저장할 수 있고 데이터를 10년 이상 안정적으로 보존할 수 있는 특징을 가진다. 

 

전상훈 교수는 “이번 연구 결과들은 스케일링 이슈로 인해 답보상태에 있는 메모리 반도체 기술 개발에 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 다양한 인공지능 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 기술 상용화에 기여할 수 있을 것”이라고 설명했다.

 

 2 차세대 스토리지 메모리 개발 연구 대표도
< 그림 2 차세대 스토리지 메모리 개발 연구 대표도. 3D 수직 적층 강유전체 NAND Flash 소자 어레이와 게이트 스택 구조. 강유전체 NAND Flash 소자는 저전압 고집적 성능을 가지지만, 강유전체 소재의 부분 분극 스위칭 동작으로 인해 교란 이슈에 취약함. 전상훈 교수 연구팀은 강유전체 소재의 자유 에너지를 고려하여 도메인 크기를 극대화할 수 있는 TiO2 층을 포함하는 NAND Flash 소자 게이트 스택 구조를 제안하여 성공적으로 고성능, 교란이 없는 강유전체 NAND Flash 소자를 개발하였음. >

 

벤카테스왈루 가담(Venkateswarlu Gaddam) 연구 교수, 김기욱 박사 과정, 조홍래 박사 과정, 황정현 박사 과정, 이상호 박사 과정, 최효준 석사 과정, 강현준 석사 과정이 공동 제1 저자로 참여했고 이러한 연구 성과를 국제적으로 인정받아 반도체 산업계 최고 수준의(Top-tier) 컨퍼런스에 2024년 5편의 논문을 발표했다. (2024 VLSI 2편, 2024 IEDM 3편)

 

  • – In-depth analysis of the Hafnia ferroelectrics as a key enabler for low voltage & QLC 3D VNAND beyond 1K layers: Experimental demonstration and modeling VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024

 

  • – Low-Damage Processed and High-Pressure Annealed High-k Hafnium Zirconium Oxide Capacitors near Morphotropic Phase Boundary with Record-Low EOT of 2.4 Å & high-k of 70 for DRAM … VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024

 

 

 

 

한편, 이 연구는 삼성전자, 한양대학교와 협업을 통해서 수행되었으며, 한국산업기술평가원 (KEIT) 민관공동투자 반도체 고급인력양성사업, 과학기술정보통신부 혁신연구센터(IRC) 지원 사업, 삼성전자(Samsung Electronics)의 지원을 받아 진행됐다.

 

전기및전자공학부 제민규 교수, 과학기술정보통신부 장관 표창 수상

과기부장관 표창식 제민규 교수 기념사
<과학기술정보통신부 장관 표창을 수여한 제민규 교수>

 

우리 학부 제민규 교수님이 eMRAM(embedded magnetoresistive random access memory) PIM(process in memory)을 기반으로 하는 혁신적인 인공신경망 연산 회로 및 시스템 기술을 개발함으로써 인공지능 반도체 산업 발전에 기여한 공로를 인정받아, 지난 12월 20일에 열린 인공지능 반도체 미래기술 컨퍼런스에서 과학기술정보통신부장관 표창을수상하였습니다.

 

제민규 교수 연구팀(KAIST 전기및전자공학부 IMPACT Lab)은 2022년 4월 1일부터 현재까지 과학기술정보통신부가 지원하고 정보통신기획평가원이 주관하는 “eMRAM 기반 PIM 기술을 활용한 고효율 AI 반도체 핵심기술 개발” 과제를 통해, 낮은 전력을 소모하면서도 연산 정밀도를 가변할 수 있으며 기존 기술에 비해 메모리 사용 효율을 두 배 이상 개선할 수 있는 인공신경망 연산 회로 기술, 메모리 내 아날로그 연산 과정에서 아날로그 변이에 의한 연산 오차를 개선하는 동시에 전력소모도 줄일 수 있는 가중치 표현 방식 및 이를 지원하는 회로 구조, 거대화하는 인공신경망 모델에 적용할 수 있도록 재학습 없이도 아날로그 변이에 의한 연산 오차에 강인하고 신경망 연산 전 과정을 PIM 기반 SoC 내에서 처리할 수 있도록 하는 효율적인 아날로그 인공신경망 가속기 기술 등을 개발하며 뛰어난 성과를 거두고 있습니다.

전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 김태수 석사과정 ‘IEEE EDAPS 2024’ 최우수논문상 수상

김태수 석사과정 증명사진
< 김태수 석사과정 >

우리 학부 김정호 교수 연구실의 김태수 석사과정 학생이 12월 19일 인도 벵갈루루 Taj Yeshwantpur에서 열린 ‘IEEE EDAPS (Electrical Design of Advanced Packaging and Systems) 2024‘에서 최우수논문상을 수상하는 성과를 거두었습니다.

 

‘IEEE EDAPS’는 아시아·태평양 지역에서 가장 큰 규모와 영향력을 지닌 반도체 패키징 기술 관련 학회로, 지난 2002년부터 국제전기전자공학자협회 (IEEE) Elecronic Packaging Society가 매년 주관, 개회하고 있습니다. 

 

학회에서 발표중인 김태수 석사과정 사진
<12월 18일 열린 EDAPS에서 발표 중인 김태수 석사과정>

 

수상한 논문의 제목은 ‘Design and Analysis of Twin Tower High Bandwidth Memory (HBM) Architecture for Large Memory Capacity and High Bandwidth System’이며, 김태수 석사과정이 1저자로 작성하였습니다.

 

해당 논문은 창의성, 완성도, 미래 확장성를 기준으로 높은 평가를 받았으며, 특히, ‘Twin Tower’라는 독창적인 구조를 통해 기존 메모리 설계의 한계를 효과적으로 해결하고, 초거대 AI 모델 지원을 위한 메모리 아키텍처의 새로운 방향성을 제시한 점에서 최우수논문상을 수상하는 영예를 안았습니다.

전기및전자공학부 황의종 교수, 한국과학기술한림원 Y-KAST 회원 선출

황의종 교수 Y-KAST 기념사진
< Y-KAST 신임 회원으로 선출된 황의종 교수>

 

우리 학부 황의종 교수님이 한국과학기술한림원(이하 한림원)의 2025년도 한국차세대과학기술한림원(Young Korean Academy of Science and Technology, 이하 Y-KAST)* 회원으로 선출됐습니다.

 

2017년 2월 출범한 Y-KAST는 만 45세 이하의 우수한 젊은 과학자들이 주축이 되어 정책 활동과 해외 교류를 수행하는 국내 유일의 영아카데미입니다. 

 

Y-KAST 회원은 만 43세 이하의 젊은 과학자 중 학문적 성과가 뛰어난 연구자를 선발합니다. 특히, 박사학위 후 국내에서 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가해 우리나라 과학기술 발전에 기여할 가능성이 큰 차세대 과학기술 리더를 최종 선출합니다. 

 

황의종 교수님 Y-KAST 기념사진
<12월 19일 열린 Y-KAST Member’s Day에 참석한 황의종 교수(왼쪽에서 세 번째)>

 

황의종 교수님은 빅데이터와 인공지능(AI) 분야에서 독보적인 연구를 수행하는 젊은 과학자로 평가받았습니다. 데이터 중심 책임 있는 AI 연구 분야를 개척하고 글로벌 IT 기업들과 공동 연구를 진행하며, 아시아 최초로 Google AI 상을 받는 등 세계적 수준의 연구 성과를 인정받아 이번 Y-KAST의 공학부 회원으로 선출됐습니다. 

 

이로써 우리 학부는 황의종 교수님을 포함해 유민수, 이현주, 장민석, 최준일교수님 등 총 5명의 Y-KAST 회원과 배준우, 서창호 교수님 등 Y-KAST의 임기가 종료된 2명의 차세대 동문 회원을 보유하게 됐습니다.

전기및전자공학부 이가영 교수팀, 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe) 기반 혁신적인 양극성 다기능 트랜지스터 개발

이가영 교수님과 연구팀 단체사
< (왼쪽부터) 이가영 교수, 염동주 석사과정, 김민수 석박사통합과정, 석용욱 박사과정 >

 

차세대 2차원 층상구조 나노소재로 주목받는 인듐 셀레나이드(InSe)는 실리콘 반도체보다 전자 이동도가 뛰어나고 포화 속도가 두 배 이상 빠른 장점을 가지지만, 주로 N형 반도체로만 사용되어 왔다. 우리 연구진이 이를 극복하고 N형 및 P형, 양극에 우수한 성능을 제공하는 인듐 셀레나이드 기반 기술을 개발하여 차세대 전자 소자의 설계 및 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다. 

 

우리 학부 이가영 교수 연구팀이 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe)* 기반 혁신적인 양극성 다기능 트랜지스터를 개발했다. *인듐 셀레나이드(InSe): 인듐과 셀레늄으로 이루어진 무기 화합물 반도체로 2차원 층간 결합을 이루고 있음 

 

인듐 셀레나이드는 N형 반도체로만 사용되어 왔는데, 이는 P형 반도체 및 상보적 회로 구현에 필요한 양(P) 전하를 띄는 정공*을 유도하기 어렵다는 문제 때문으로 이는 상용화의 큰 걸림돌로 작용해 왔다. *정공: P형 트랜지스터 구현에 필요한 양 전하를 띠는 입자 

 

이가영 교수 연구팀은 정공 유도를 위해 추가적인 공정이나 다른 물질을 접목하는 다양한 시도에도 해결되지 못했던 문제점을 새로운 소자 구조 설계를 통해 해결했다. 이번에 공개된 양극성 반도체 소자는 N형과 P형 트랜지스터에 모두 적용이 가능하다.

 

연구 성과 설명 모식도
< 그림 1. 기존 소자와 비교한 신규 개발 소자 양극성 반도체 특성 및 높은 전류 꺼짐/켜짐 비 >

연구팀은 인듐 셀레나이드 하부에 전극을 배치하고 금속-반도체 접합 특성을 개선함으로써, 전자와 정공이 선택적으로 흐를 수 있는 양극성 특성을 구현하는 데 성공했다. 

 

특히, 이번 연구에서는 N형 및 P형 전류 꺼짐/켜짐 비가 모두 109(10억) 이상에 달하는 우수한 성능을 기록했다. 실리콘 반도체 소자의 경우 일반적으로 108 이하 꺼짐/켜짐 비의 단극성 구동을 띄며, N형과 P형 구동이 동시에 가능한 양극성 2차원 반도체*의 경우도 N형과 P형 꺼짐/켜짐 비가 동시에 108 이상인 경우는 없었다. *2차원 반도체: 2차원 방향으로만 강한 원자 결합을 이루며 수직 방향으로는 층상구조를 가져 층상구조 반도체라고 불리기도 함 

 

이가영 교수는  “다기능 소자들은 일반적으로 복잡한 공정 과정과 구조를 요구해 제작과 집적에 어려움이 있다. 그러나 이번 연구에서는 간단한 부분 게이트 구조를 도입해 하나의 소자에서 다양한 기능을 구현할 수 있는 다기능 소자를 제작하는 데 성공했다”며  “이 기술은 공정 효율성을 높이고 회로 설계 유연성 향상에 기여할 것으로 기대된다”고 설명했다. 

 

또한  “이번 연구는 인듐 셀레나이드를 기반으로 한 P형 응용 가능성을 새롭게 밝혔으며, 궁극적으로는 상보적 다기능 시스템으로서의 활용 가능성을 보여준다”라고 덧붙였다.

 Nano Letters 표지 커버 이미
< 채택된 Nano Letters 표지 커버 >

우리 학부 김민수 석박통합과정, 염동주 석사과정, 석용욱 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노 물리 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 12월 18일 출판됐으며 동시에 저널 표지 논문으로 채택됐다. (논문명: Superior P-Type Switching in InSe Nanosheets for Complementary Multifunctional Systems, https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c04624

 

한편 이번 연구는 한국기초과학지원연구원 국가연구시설장비진흥센터, 한국연구재단 우수연구사업, KAIST 도약연구(UP) 사업, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.