반도체 소재ㆍ부품 대학원

산화물 반도체의 성능을 좌우하는 산소 빈자리 결함의 작동 원리가 새롭게 밝혀졌다. 디스플레이·차세대 메모리용 산화물 반도체의 열처리와 박막 구조를 정하는 공정 설계의 토대가 될 전망이다. UNIST 반도체소재·부품대학원 정창욱 교수팀은 산화물 반도체의 산소 빈자리 결함의 성질을 결정하는 것은 반도체 물질 전체에 원자들이 얼마나 촘촘하게 들어차 있는지가 아니라, 결함 주변의 금속 원자 사이 거리라는 사실을 이론 계산을 통해 증명했다고 19일 밝혔다. 산화물 반도체 IGZO는 인듐, 갈륨, 아연과 산소로 이뤄진 물질이다. 낮은 온도에서 박막으로 만들기 쉬워 스마트폰과 TV 화면을 작동시키는 박막트랜지스터 반도체 소자 재료로 널리 쓰인다. 이 IGZO를 박막으로 제조하는 과정에서 산소 자리가 듬성듬성 비는 결함이 생기는데, 이 결함이 전류 흐름과 작동 전압을 바꿔 소자 성능을 불안정하게 만들 수 있다. 산소가 빠진 자리에 남은 두 개의 전자가 빈자리 주변에 갇히느냐 박막 전체로 퍼지느냐에 따라 소자의 작동 전압과 성능이 달라지는 것이다. 이번 연구에 따르면, 전자가 빈자리 주변에 갇히거나 박막 전체로 퍼지는 상태는 산소 빈자리 주변의 원자 배열에 따라 달라진다. 특정 금속 원자 사이가 가까워지면 전자가 빈자리 주변에 갇히고, 멀어지면 박막 전체로 퍼지는 것이다. 이 차이는 산소 빈자리에 남은 전자가 머무는 에너지 위치인 ‘결함 준위’의 변화에서 비롯된다는 설명이다. 결함 준위가 낮고 깊을수록 전자가 빈자리에 강하게 붙잡혀 빠져나오기 어렵다. 열처리와 박막을 잡아당기는 인장은 모두 산소 빈자리 주변의 특정 금속 원자 사이를 벌려 이 결함 준위를 높이는 효과가 있다. 결함 준위가 높아지면 전자는 빈자리에서 빠져나와 박막 전체로 퍼지기 쉬워진다. 열처리를 하면 원자들이 더 안정적인 위치로 재배열되면서 금속 이온끼리 밀어내는 에너지까지 줄어, 전자가 퍼진 상태가 에너지 측면에서 더 안정한 상태가 된다. 연구팀의 이론은 기존에 서로 맞지 않아 보였던 열처리와 압축이 각각 산소 빈자리의 성질에 미치는 영향도 일관되게 설명할 수 있다. 열처리는 산화물 반도체의 원자 배열과 전기적 특성을 조절하기 위해 쓰이는 공정이다. 기존에는 열처리하면 박막 내부의 빈 공간이 줄고 전체 원자 밀도가 높아져 산소 빈자리 주변에 갇힌 전자가 박막 전체로 퍼진다고 봤다. 하지만 박막을 압축하면 마찬가지로 밀도가 높아져도 전자가 오히려 산소 빈자리 주변에 갇히는 현상이 보고돼 왔다. 연구팀은 원자와 전자의 상태를 계산하는 밀도범함수이론과 구성좌표 분석, 열을 받은 원자들의 움직임을 시간에 따라 재현하는 제일원리 분자동역학 시뮬레이션을 통해 이 같은 사실을 밝혀냈다. 정창욱 교수는 “산소 빈자리 결함은 산화물 반도체에서 피하기 어려운 결함이지만, 그 결함의 전기적 역할을 공정 조건으로 조절할 수 있음을 이번 연구를 통해 입증했다”며 “열처리 조건이나 박막에 걸리는 응력을 설계하면 문턱전압, 전류가 켜지고 꺼지는 특성, 신뢰성을 함께 제어하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 설명했다. 이번 연구는 미국화학회(ACS)에서 발행하는 케미스트리 오브 머티리얼즈(Chemistry of Materials)에 6월 23일 출판됐다. 연구 수행은 한국연구재단(NRF) 나노·소재기술개발사업(2710089547)의 지원을 받아 이뤄졌다.

UNIST와 SK하이닉스가 차세대 메모리 핵심기술 확보를 위한 산학협력 성과를 공유했다. UNIST 반도체 소재·부품 대학원은 6월 25일(목) SK하이닉스 이천캠퍼스에서 ‘UNIST-SK하이닉스 신소재 기반 반도체 연구센터 클러스터 산학 연구 2차년도 완료 발표회’를 열었다. 이번 발표회는 지난 1년간 진행한 공동 과제 성과를 공유하고, 다음 단계 방향을 정하기 위해 마련됐다. UNIST 참여 연구진과 SK하이닉스 실무진은 과제별 결과를 살피며 실제 반도체 현장에 필요한 기술 과제를 논의했다. 클러스터 산학 연구는 SK하이닉스가 새로 만든 산학 R&D 과제 플랫폼이다. 첨단 기술·인프라를 갖춘 거점 대학과 연구자를 선정하고, 대학별 강점 분야를 중심으로 ‘거점 기술센터’를 운영하는 방식이다. 한 기관이 잘할 수 있는 분야에 역량을 모아 특화 기술을 키우는 것이 목표다. UNIST-SK하이닉스 클러스터 산학 연구는 차세대 메모리 기술 개발을 겨냥한다. 연구 주제는 크게 세 가지다. 새로운 반도체 소재를 찾는 ‘신규 채널 소재’, 반도체 안에서 전기 신호를 안정적으로 보내는 ‘배선 기술’, 소재와 소자 특성을 정밀하게 확인하는 ‘분석 기술’이다. 이날 발표회에서는 각 주제별 세부 PI들이 지난 1년간 수행한 결과를 내놨다. 이어 후속 과제 방향을 두고 의견을 나눴다. 대부분 세부 그룹은 목표치를 100% 달성했다. SK하이닉스 실무진은 이를 바탕으로 각 팀에 구체적 의견과 요청 사항을 전달했다. 이날 논의의 핵심은 연구 결과를 실제 산업 수요와 어떻게 연결할지에 있었다. UNIST 연구진은 기술의 가능성을 설명했고, SK하이닉스 실무진은 현장 적용 관점에서 보완할 부분을 제시했다. 산학 공동연구의 특성이 잘 드러난 자리였다. 대학원생을 포함한 참여 연구진 대상 FAB 투어도 진행됐다. 학생들은 실제 반도체 생산라인이 움직이는 현장을 둘러봤다. 실험실에서 다루던 소재와 기술이 산업 현장에서 어떻게 쓰이는지 확인하는 시간이었다. 현장 경험은 학생들에게도 의미가 컸다. 참여 학생들은 FAB 견학을 통해 반도체 산업 구조를 더 구체적으로 이해했다. 앞으로 이어갈 연구 주제에 대한 관심과 동기도 높였다. 김수현 반도체 소재·부품 대학원장은 “UNIST와 SK하이닉스의 긴밀한 산학협력을 바탕으로 우수한 연구 성과를 창출하겠다”며 “참여 연구원 연구 역량 강화와 진로 경쟁력 향상을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.

인공지능(AI), 6G, 반도체를 둘러싼 기술 경쟁이 국제표준 경쟁으로 번지고 있다. 표준을 선점한 기술이 시장을 주도하는 시대다. UNIST가 연구자의 표준특허(Standard Essential Patent·SEP) 역량을 키우기 위한 첫 교육과정을 열고, 연구성과를 국제표준과 특허 전략으로 연결하는 작업에 나섰다. UNIST 산학협력단은 23일(화) 산학협력관 1층 마켓홀에서 한국특허전략개발원(KISTA) 표준특허센터와 함께 ‘표준특허 인식확산 교육’을 개최했다. 이날 교육에는 교원, 연구원, 학생, 기술이전전담조직(TLO) 관계자, 연구지원 실무자 등 150여 명이 참석했다. 이번 교육은 연구자들이 연구 초기 단계부터 국제표준을 고려해 연구개발 방향과 특허 전략을 세울 수 있도록 돕기 위해 마련됐다. ▲교육에서는 표준특허 개념 ▲기술 분야별 사례 ▲글로벌 기업의 표준특허 동향 ▲표준특허 확보 전략과 사업화 방안 등이 다뤄졌다. 교육에는 원자력 분야 연구자들도 함께했다. 기후에너지환경부 '차세대 원자력 원천기술 창출형 IP-R&D 인력양성' 과제에 참여하는 연구자 20여 명도 교육에 참석해 국제표준을 고려한 연구개발과 표준특허 전략에 대한 이해를 함께 넓혔다. 참여 열기는 예상을 웃돌았다. UNIST는 현장 수용 인원을 넘는 신청자들을 위해 추가 교육장을 마련하고, 이원 중계 방식으로 교육을 운영했다. 현장 참석이 어려운 일부 구성원은 온라인으로 교육에 참여했다. 이번 교육은 국내 표준특허 지원 전문기관인 KISTA 표준특허센터와 UNIST가 공동으로 마련한 첫 표준특허 교육이라는 점에서도 의미가 있다. 연구자와 기술사업화 실무자가 함께 참여해 연구개발부터 특허 확보, 기술이전까지 표준특허 창출·활용의 전 주기를 공유했다. 김영식 산학협력단장은 “표준특허는 기술 경쟁력과 글로벌 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 지식재산”이라며 “이번 교육을 계기로 연구자들이 연구 초기 단계부터 국제표준을 고려한 연구개발을 추진할 수 있도록 지원을 확대하겠다”고 했다. 이어 “UNIST의 우수 연구성과가 표준특허 창출로 결실을 맺을 수 있는 기반을 지속적으로 다져가겠다”고 밝혔다. UNIST는 이번 교육을 시작으로 연구자와 기술사업화 실무자를 대상으로 한 표준특허 교육을 확대하고, KISTA와 표준특허 전략지원 사업, 표준특허 인프라 구축 사업 등 협력 프로그램을 추진할 예정이다.

국내 연구진이 원자 몇 층 두께의 2차원 반도체를 기판 위에서 바로 자라게 해 빛을 내는 LED 소자를 제조하는 데 성공했다. 얇은 2차원 재료를 떼어내 기판에 옮겨 붙이는 과정이 필요 없어지면서, 차세대 광소자 및 양자광원으로 주목받는 2차원 LED 소자를 대량으로 제작할 수 있는 길이 열렸다. UNIST 반도체소재·부품대학원 정건욱 교수팀은 2차원 반도체인 이황화몰리브덴을 발광층으로 하는 LED 소자를 전사(transfer) 과정 없이 제조하는 데 성공했다고 26일 밝혔다. 이황화몰리브덴은 원자 몇 층 두께에서도 가시광 영역의 빛을 낼 수 있는 2차원 반도체로, 차세대 광소자와 양자광원 소재로 주목받는 소재다. 기존 2차원 반도체 LED 소자는 얇은 2차원 반도체 소재를 별도로 합성한 뒤 이를 떼어내 기판에 옮기는 전사 과정을 거쳐 만들어져왔다. 이 과정에서 2차원 반도체 조각의 크기와 모양이 일정하지 않고 오염이나 기판과 2차원 반도체 사이의 빈틈이 발생하기 쉬워 여러 소자를 균일하게 대량으로 제작하기 힘들었다. 연구팀은 이황화몰리브덴을 기판에서 직접 성장시켜 소자를 만들 수 있도록 소자 구성 물질과 공정 순서를 설계해 고품질의 LED 소자를 제조할 수 있었다. LED 소자는 보통 p형 반도체와 n형 반도체 사이에 발광층 반도체가 들어가는 구조다. 연구팀은 p형 질화갈륨(GaN) 위에 이황화몰리브덴 발광층을 직접 성장시키고, 그 위에 n형 산화아연(ZnO) 나노막대를 수직으로 자라게 한 소자 구조를 설계했다. 세 물질은 모두 육각형 결정 구조를 갖고 있어 질화갈륨 위에서 이황화몰리브덴 박막을 직접 성장시킬 수 있고, 이황화몰리브덴 위에 산화아연이 층을 이루며 형성될 수 있다.또 열에 민감한 이황화몰리브덴이 손상되지 않도록 고온 공정이 필요한 질화갈륨을 가장 먼저 증착시켰다. 이 소자는 2차원 반도체 LED에 필요한 구조적·광학적 조건을 모두 갖춘 것으로 나타났다. 세 물질은 결정 방향이 맞는 단결정 적층 구조를 이뤄 균일한 소자 제작에 유리하다. 또 전류를 흘렸을 때는 이황화몰리브덴 발광층에서 붉은빛이 나타났는데, 630 nm와 705 nm의 두 발광 신호가 명확히 확인됐다. 이는 이 소자가 일반적인 LED를 넘어 스핀-궤도 결합이라는 양자 현상을 활용하는 양자광원 소자로도 활용될 수 있는 잠재력을 보여주는 결과다. 정건욱 교수는 “2차원 반도체 LED가 연구실 단위 시연에 머물렀던 이유 중 하나는 얇은 박막을 옮겨 붙이는 공정의 불균일성”이라며 “이번 연구는 발광층을 기판 위에서 직접 자라게 해 2차원 반도체 LED도 기존 반도체 공정처럼 균일한 적층 구조로 만들 수 있음을 보인 사례”라고 설명했다. 이어 “소자 효율을 더 높여 질화갈륨 기반 LED 공정과 결합한다면 붉은색 화소나 양자광원 소자로 발전시킬 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단, 산업통상부 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 이뤄졌으며, 국제학술지 나노레터스(Nano Letters)의 부표지(Supplementary Cover)논문으로 선정돼 4월 21일 온라인 공개됐다.

피부에 붙이면 체온뿐만 아니라 기침, 침 삼킴 등 미세한 신체 변화를 모두 읽어낼 수 있는 센서 소재가 새롭게 개발됐다. UNIST 반도체소재부품대학원 김수현·권순용 교수팀은 온도와 압력 변화를 모두감지할 수 있는 티타늄 탄질화물 기반의 초고민감도 맥신(MXene) 소재를 개발했다고 11일 밝혔다. 맥신은 금속과 탄소 또는 질소로 이루어진 원자층이 켜켜이 쌓여 있는 형태의 나노 물질이다. 두께가 매우 얇고 유연하면서도 전기가 잘 통해, 입는 컴퓨터나 웨어러블 헬스케어 기기에 들어가는 센서용 소재로 크게 주목받는 소재다. 연구팀이 이번에 개발한 맥신(Ti₃CNTz)은 질소가 없는 기존(Ti3C2Tx) 소재보다 온도 변화와 압력 자극에 대한 민감도가 각각 3배와 4배 이상 개선됐다. 아주 미세한 자극에도 전기저항이 크게 변한다는 뜻으로, 기계가 사람의 상태 등을 훨씬 더 선명한 전기신호로 인식할 수 있음을 의미한다. 연구팀은 최적의 질소 농도를 찾아내 이 같은 소재를 개발했다. 질소가 특정 영역에서 전자 밀도를 높이고, 격자 진동 현상을 강화해 외부 자극에 대한 반응성을 극대화한 덕분이다. 맥신의 아코디언 같은 구조는 기계적 강도도 강화하는 것으로 나타났다. 이러한 원리는 밀도함수이론(DFT) 계산과 방사광 기반 엑스선 흡수 미세 구조(XAFS) 실험 분석을 통해 입증됐다. 실험에서 이 소재를 이용해 만든 센서는 미세 압력 변화를 감지해 말하기, 침 삼키기, 기침하기 등 성대의 미세한 떨림을 완벽하게 구분해 냈다. 또한 눈가에서는 눈 깜박임을, 손목에서는 맥박 파형을 실시간으로 포착했으며, 신발 뒤꿈치에 부착해 보행 패턴을 분석할 수 있었다. 1~2mm 떨어진 상태에서 비접촉 온도 감지도 가능하다. 스마트폰 카메라 플래시에서 발생하는 적외선 열을 감지하거나, 손가락이 닿지 않은 상태에서도 접근만으로 온도 변화를 인식할 수 있었다. 제1저자인 데바난다 모하파트라(Debananda Mohapatra) 연구부교수는 “이번 2D MXene 연구는 지능형 센싱 분야의 새로운 기준을 제시한 성과”라며, “차세대 센싱 기기가 높은 감도와 우수한 확장성을 기반으로 인간-기계 인터페이스 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다. 또한 “이번 연구는 광범위한 2D MXene 나노소재 계열의 발전을 위한 발판이 되어 의료, AI 로봇, 스마트 웨어러블 등 다양한 분야에서 응용을 가속화할 것”이라고 덧붙였다. 김수현 교수는 “온도와 압력을 동시에 극도로 섬세하게 감지하면서도 신호 간 간섭을 효과적으로 제어할 수 있다는 점에서 차세대 인간-기계 인터페이스 및 지능형 로봇 전자 피부 기술의 전환점”이라며, “헬스케어뿐만 아니라 에너지 저장, 촉매, 전자기파 차폐 등 다양한 첨단 나노소재 분야로의 응용이 가능하다”고 강조했다. 김 교수는 이어 “그간 탄화물에 국한됐던 맥신 연구를 질소를 포함하는 탄질화물로 확장해 소재의 다양성을 확보했다는 점에서 큰 의미가 있다”라고 설명했다. 이번 연구 성과는 재료 과학 분야의 세계적 권위지인 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 4월 12일 온라인 공개됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF)과 과학기술정보통신부의 이노코어(InnoCORE)사업의 지원으로 이뤄졌다.

손톱만 한 반도체 칩부터 수미터 발전소 배관에 이르기까지, 예측 대상의 크기가 변해도 열이 퍼지는 경로와 힘이 집중되는 부위를 AI가 잘 예측할 수 있도록 돕는 기술이 나왔다. UNIST 반도체소재·부품대학원 정창욱 교수팀은 새로운 입력 데이터를 기존에 학습한 데이터 기준에 맞게 재정렬하는 ‘π-불변 테스트 시점 보정(π-invariant test-time projection)’ 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구 결과는 인공지능 분야 3대 국제학회로 꼽히는 국제표현학습학회(ICLR) 2026에 채택됐다. 반도체 공정이나 패키징에서는 열이 퍼지는 경로와 힘이 집중되는 부위를 빠르게 예측하기 위해 인공지능 모델을 활용하고 있지만, 모델이 학습 과정에서 경험하지 못한 아주 크거나 작은 단위의 데이터가 입력되면 예측 정확도가 떨어진다. 연구팀이 개발한 알고리즘은 ‘학습 범위 밖의 입력’을 물리 법칙을 지키면서 학습 범위 안의 ‘익숙한 형태’로 바꿔주는 역할을 한다. 새로운 입력 데이터가 들어오면, 먼저 π 값을 기준으로 기존에 학습한 데이터 중 물리적으로 가장 유사한 데이터를 찾아, 그와 비슷한 조건으로 맞춘 뒤에야 인공지능 모델에 입력해 계산하도록 하는 것이다. π 값은 주어진 물리 방정식에서 길이, 온도, 힘처럼 단위를 가진 물리량을 조합해 만든 무차원 비율로, 이 값이 같으면 크기가 달라도 본질적으로 같은 물리 상태로 볼 수 있다는 ‘버킹엄 π 정리(Buckingham π theorem)’에 기반한 기술이다. 이 알고리즘은 별도의 재학습 없이도 기존 인공지능 모델에 그대로 붙여 사용할 수 있어 경제적이다. 입력 데이터를 로그 공간에서 변환해 물리적 비율(π 값)을 유지하도록 맞추는 방식이기 때문에, 모델 구조나 학습 과정은 건드릴 필요가 없기 때문이다. 또 학습 데이터를 전부 일일이 비교하는 대신 비슷한 데이터끼리 묶어 대표 값만 비교하는 방식을 적용해 계산 부담도 줄였다. 기존의 전수 비교보다 약 1/100 수준의 비용으로도 빠르게 입력을 보정할 수 있다. 이 기법을 2차원 열전도와 선형 탄성 문제에 적용한 결과, 기존 모델이 어려워하던 새로운 조건에서도 안정적인 예측이 가능해졌고, 평균절대오차는 최대 약 91%까지 감소했다. 유체 역학의 난제로 불리는 나비에-스토크스(Navier–Stokes) 방정식에도 적용했을 때도 비슷한 성능 개선 효과가 확인됐다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 수식으로, 항공기 설계 등에 필수적이지만 계산이 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 개발된 알고리즘은 외력이 없는 이상적인 경우뿐 아니라 외력이 작용해 π 값이 완전히 유지되지 않는 경우에도 정확도 개선 효과를 유지했다. 연구팀은 “반도체 칩의 열 설계, 패키지 신뢰성 평가, 배터리 열관리, 구조물 안전 해석 등 크기와 조건이 계속 달라지는 다양한 공학 시뮬레이션에서 계산 시간과 비용을 줄이는 데 활용될 수 있을 것”이라고 기대했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 나노·소재기술개발사업, 정보통신기획평가원(IITP)의 AI대학원지원사업 등의 지원을 받아 수행됐다.

한 번 환경에 유출되면 수백 년간 자연 분해되지 않는 탓에 ‘영구 화학물질’로 불리는 과불화화합물을 처리하는 새로운 기술이 개발됐다. UNIST 지구환경도시건설공학과 김귀용 교수와 반도체소재·부품대학원 김병조 교수팀은 전도성 고분자를 이용해 물속에 저농도로 퍼져 있는 과불화화합물을 흡착 시켜 농축한 뒤 이를 전기 분해하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 과불화화합물은 프라이팬 코팅, 방수 의류 제조, 반도체 공정 등에 쓰는 물질로, 자연에서는 거의 분해되지 않는다. 최근 과불화화합물이 극미량만 들어있어도 건강에 영향을 줄 수 있다는 연구가 잇따르면서, 우리나라, 미국 등에서는 음용수에 포함된 과불화화합물의 함량 기준을 리터당 나노그램 수준 이하로까지 강화하고 있는 추세다. 저농도 과불화화합물 폐수까지도 효율적으로 처리할 수 있는 기술 필요성이 대두되는 이유다. 연구팀은 전도성 고분자를 이용해 저농도 폐수에서 과불화화합물을 농축하고 이를 다시 분리해 전기 분해할 수 있는 기술을 개발했다. 전도성 고분자의 성질이 고분자에 걸리는 전압 방향 등에 따라 바뀌는 점에 착안한 기술이다. 이 전도성 고분자가 코팅된 전극을 폐수에 넣고 전압을 가하면, 고분자가 마치 자석이 철가루를 끌어모으듯 과불화화합물을 표면에 모을 수 있다. 전압 방향을 바꾸면 전극에 붙어 있던 과불화화합물이 다시 떨어져 나온다. 이 원리를 이용해 물속에 희석되어 떠다니던 과불화화합물만 선택적으로 골라내어, 고농도로 모은 뒤 따로 처리하면 저농도 상태보다 훨씬 적은 전기에너지로 처리할 수 있게 된다. [연구그림] 전도성 고분자의 전기적 상태 변화에 따른 과불화화합물 흡착 및 탈착 매커니즘 연구팀은 이 방식을 적용해 기존의 전기화학 분해 방식보다 20배 이상 낮은 전기에너지로 과불화화합물을 분해했으며, 하수 처리수, 수돗물과 같은 복잡한 수질 조건에서도 적용될 수 있음을 확인했다. 또 분해조 하나에 과불화화합물을 모으는 흡착 전극과 이를 분해하는 전극이 함께 들어간 정화 시스템까지 만들었다. 분리와 분해가 연속적으로 이뤄질 수 있는 방식이라 과불화화합물 처리 공정을 보다 단순화할 수 있다. 현재 저농도 과불화화합물 폐수는 활성탄 등을 이용해 과불화화합물을 흡착시킨 뒤 이를 고온에서 소각하거나 매립하는, 즉 ‘분리’와 ‘처리’ 단계가 구분된 방식을 통해 주로 처리된다. 특히 매립 처리의 경우, 과불화화합물이 자연계에서 분해되는 것이 아닌 ‘격리’ 수준에 그친다는 문제가 있다. 김귀용 교수는 “전도성 고분자는 일반적인 과불화화합물 흡착제와 달리 탈착 및 재생을 위한 화학약품 처리 등이 필요 없고, 흡착된 과불화화합물을 다시 쉽게 분리해 낼 수 있는 만큼 저농도 과불화화합물 폐수 처리에 경제적인 대안이 될 수 있는 것”이라고 말했다. 또한 “기존 기술들과 달리 분리와 처리 단계를 일원화하고 폐수에서 분리된 과불화화합물을 매립이나 소각하는 것이 아닌 분해까지 할 수 있다는 점도 차별점”이라고 덧붙였다. 연구팀은 분자동역학 시뮬레이션을 통해 전도성 고분자의 과불화화합물 흡착과 탈착 원리도 규명했다. 시뮬레이션 연구를 주도한 김병조 교수는 “이번 계산·시뮬레이션 결과는 향후 오염물 선택성과 가역성을 동시에 갖는 새로운 흡착제를 설계하는 데에도 중요한 기준을 제시할 수 있다”고 설명했다. 이번 연구 성과는 환경·에너지 분야의 권위 있는 국제학술지 환경과학기술(Environmental Science & Technology)에 1월 13일 출판됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단, 산업통상부 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 이뤄졌다.

겹겹이 쌓인 층상 소재 안에 원하는 금속을 쉽게 끼워 넣어 소재 성능을 전략적으로 조절할 수 있는 합성 기술이 개발됐다. 산업 현장에 꼭 필요한 맞춤형 촉매, 이차전지 소재 설계 등에 기여할 전망이다. UNIST 신소재공학과 조승호 교수팀은 에너지화학공학과 안광진 교수, 반도체소재·부품대학원 정후영 교수, 서울대학교 한정우 교수팀과 함께 층상 티타네이트(layered titanate)의 층간에 알칼리 금속부터 희토류에 이르는 총 42종의 금속 중 원하는 금속을 쉽게 삽입할 수 있는 합성 방법을 개발했다고 14일 밝혔다. 층상 티타네이트는 얇은 층이 겹겹이 쌓인 형태의 티타늄 산화물이다. 층과 층 사이의 공간에 금속 양이온을 수용할 수 있는 성질 덕분에 배터리 전극이나 촉매 지지체로 각광 받는 소재다. 하지만 기존에는 고온의 열처리와 강산을 이용한 세척 과정을 거쳐야 금속 이온을 넣을 수 있었고, 삽입 가능한 금속의 종류도 제한적이라는 한계가 있었다. [연구그림] 다양한 금속 이온을 삽입한 촉매 지지체 제조 과정과 그 성능 검증 연구팀은 수산화암모늄 용액을 이용한 새로운 합성법을 개발했다. 수산화암모늄 용액 속에 녹아 있는 티타늄 산화물의 원료 성분들이 화학반응을 통해 층상 구조로 조립되는 상향식 합성법이다. 층 안에는 수소 이온이 들어간 형태로 조립된다. 이렇게 합성된 층상 티타네이트를 삽입하고자 하는 금속 양이온이 녹아 있는 용액에 담그면, 층 사이에 미리 삽입되어 있던 수소 이온이 금속 양이온으로 쉽게 대체된다. 이 합성법은 알칼리 금속부터 희토류 금속에 이르는 총 5개 그룹 42가지 금속 원소를 삽입할 수 있을 정도로 범용성이 뛰어나며, 총 30종 이상의 금속 원소를 동시에 삽입할 수 있다. 연구팀은 개발된 합성법으로 로듐 촉매의 지지체를 만들어 상용화 가능성도 검증했다. 실험결과, 이 로듐 촉매를 플라스틱, 세제 등의 기초 원료를 합성하는 ‘프로필렌 하이드로폼일화’ 반응에 적용했을 때, 층상 티타네이트 내부에 칼륨 금속을 넣은 경우 상용화된 로듐 촉매보다 반응 효율(TOF)이 3배 이상 뛰어났다. 연구팀은 이 같은 고성능의 원인도 이론 계산을 통해 규명했다. 공동 연구팀은 “이번 연구는 단순히 새로운 소재 하나를 합성한 것이 아니라, 42종의 금속 원소를 자유자재로 활용할 수 있는 방대한 ‘라이브러리’를 구축한 기반 기술이라는 데 큰 의의가 있다”라고 설명했다. 연구팀은 이어 “실제 촉매 공정의 생산성 향상과 비용 절감에 기여할 뿐만 아니라, 이차전지나 커패시터 같은 차세대 에너지 저장 소재의 성능 개선에도 즉각적인 응용이 가능해 향후 파급효과가 매우 클 것으로 기대된다”라고 덧붙였다. 이번 연구는 UNIST 신소재공학과 김효석 연구원, 에너지화학공학과 오대원 연구원, 서울대학교 재료공학부 김미연 연구원이 제1저자로 참여하여 재료 분야의 저명 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈 (Advanced Materials)’에 지난달 26일 온라인 게재됐다. 연구 수행은 UNIST와 과학기술정보통신부 한국연구재단, UNIST 이노코어 (InnoCORE) 프로그램, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원, 울산RISE센터, 한국기초과학지원연구원의 지원을 받아 이뤄졌다.

반도체 회로 선폭이 줄어들면서 발생하는 이른바 ‘전기 동맥경화’ 현상을 해결할 물질이 개발됐다. UNIST 신소재공학과 김수현 교수팀은 차세대 반도체 배선 소재인 루테늄의 새로운 원료 물질(전구체)과 이를 적용한 원자층 증착 공정 (atomic layer deposition, ALD)을 개발했다고 18일 밝혔다. 금속 배선은 반도체 칩 내부의 수억 개 트랜지스터에 전력을 공급하고 신호를 전달하는 핵심 구조이다. 공정 미세화가 진행되면서 배선 폭이 점점 줄어들고 있는데, 상용 구리 배선은 선폭이 감소할수록 박막의 전기저항이 급격히 증가해 전류가 잘 흐르지 못하고 칩 성능 저하로 이어지는 문제가 있다. 반면 루테늄은 선폭이 줄어들어도 저항 증가가 상대적으로 완만해 차세대 배선 소재로 주목받고 있다. 또한 구리와 달리 별도의 확산방지층이 필요하지 않아 구조를 더욱 간단하게 만들 수 있다는 장점도 있다. 연구팀이 개발한 원료 물질은 400℃에서도 분해되지 않아 고품질의 루테늄 배선을 깔 수 있다. 루테늄 배선은 원료 물질을 먼저 기판에 흡착시킨 뒤, 반응 가스를 주입해 원료 물질의 루테늄 금속 부분만 남기고 나머지 부분을 제거하는 ALD 방식으로 이뤄진다. 배선의 품질은 공정 온도가 높아질수록 뛰어나지만, 기존 루테늄 원료 물질은 높은 공정 온도를 견디지 못하고 분해돼 버리는 문제가 있었다. [연구그림] 개발된 원료물질을 이용해 좁고 깊은 3차원 구조에 루테늄 박막을 입힌 모습 이 원료 물질로 증착된 루테늄 박막은 열처리 없이도 이상적인 저항률(벌크 7.4 μΩ·cm)에 거의 근접한 10.6 마이크로옴(μΩ·cm)의 낮은 저항률을 기록했다. 단차 피복성도 95% 이상을 기록했다. 이는 3D 낸드(NAND)와 같이 좁고 깊은 반도체 구조에 박막을 균일하게 입힐 수 있다는 것을 의미한다. 이번 연구에 사용된 원료 물질은 반도체 공정비용과 시간도 줄일 수 있다. 배선이 필요한 곳에만 선택적으로 루테늄이 증착되고, 전기가 통하면 안 되는 절연체 위에는 달라붙지 않는 특성이 있기 때문이다. 절연체 위에 달라붙은 배선은 별도의 식각 공정을 통해 제거해야만 했다. 또 1회 공정에 0.13 나노미터(nm, 1.28 Å) 두께의 루테늄 박막을 만들었는데, 이는 기존보다 약 2배 빨라진 속도다. 김수현 교수는 “반도체 소자의 고집적화로 배선 공정의 난이도가 기하급수적으로 높아지는 상황에서, 미세 선폭의 저항 감소와 3D 구조의 증착 균일성, 빠른 증착 속도를 동시에 확보했다는 데 의미가 있다”라며 “차세대 로직 및 메모리 반도체 양산 공정의 수율과 성능 경쟁력을 높이는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이번 연구는 UNIST와 일본의 귀금속 소재 회사인 다나까 귀금속(TANAKA PRECIOUS METAL TECHNOLOGIES Co., Ltd.)간의 국제 공동 연구를 통해 얻어졌으며, 연구 결과는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 11월 23일 온라인 게재됐다. 연구는 산업통상자원부(MOTIE) 기술혁신사업의 지원으로 진행되었다.

과학기술정보통신부가 2026 AI Co-Scientist Challenge Korea 참가팀을 모집한다. 과학기술 연구에 AI를 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 모색하고 더 나아가 연구동료로서 AI의 가능성과 한계를 탐색하기 위한 시도다. 이번 대회는 국내‧외 기업, 연구자, 학생 누구나 참여할 수 있으며, 상용 AI를 활용한 연구결과를 겨루는 Track 1, 직접 연구 도우미 AI 에이전트를 개발하는 Track2로 나눠 진행된다. Track1 참가자들은 상용 LLM이나 AI 에이전트를 활용해 바이오, 반도체 등 7대 분야의 지정주제 또는 자유 주제로 연구를 진행하고, 논문 형태의 연구보고서를 제출하면 된다. 이 때 AI 활용보고서(URL, 로그, 체크리스트 등 포함)와 활용 데이터 목록도 함께 제출해야 한다. Track1 부분은 총 6점의 수상작을 선발할 계획이며, 대상인 과학기술정보통신부장관상 수상자에는 500만원의 상금이 주어진다. Track2 부분의 사전 심사를 통과한 10개 팀에게 AI 모델 개발에 필요한 GPU, API 이용 비용 등을 제공한다. 총 10점의 수상작을 선발할 계획이다. Track2 대상팀은 500만원의 상금 뿐만 아니라 향후 연간 5억 원 규모의 ‘딥사이언스 창업 활성화 지원’(최대 3+2년, 기업) 또는 ‘공공연구성과 실증 시범사업’(2년, 연구자) 등 대형 후속 사업화 과제와 연계되는 특전이 주어진다. Track1은 이달 10일부터 내년 1월 31일까지, Track2의 사전 제안서는 내년 1월 2일까지 대회 공식 누리집(https://aifactory.space/page/ask2026)을 통해 온라인으로 접수하면 된다. 문의는 대회공식 누리집을 통해서 가능한다.