반도체 소재ㆍ부품 대학원

연구 2026년 08월 03일 월요일

“산화물 반도체 결함의 성질, 전체 밀도 아닌 특정 원자 간 거리가 좌우”

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.

대학소식 2026년 06월 30일 화요일

UNIST-SK하이닉스, '차세대 메모리 R&D 산학협력' 성과 공유

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.

대학소식 2026년 06월 25일 목요일

"연구성과를 표준특허로"… UNIST, 국제표준 대응력 키운다

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.

연구 2026년 06월 04일 목요일

2차원 반도체 LED, 옮겨 붙이지 않고 한 번에 만든다!

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.

연구 2026년 05월 16일 토요일

"피부에 붙여 체온·기침·맥박까지 읽는다"... 온도·압력 감지 맥신 센서 개발

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.

연구 2026년 05월 07일 목요일

반도체 열·응력 해석 정확도 높이는 AI 기술 개발

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.

연구 2026년 01월 22일 목요일

‘100년도 더 가는 난분해성 유해물질’ 과불화화합물 처리 기술 개발

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.

연구 2026년 01월 21일 수요일

겹겹이 쌓은 층상 소재 안에 42종 금속 입맛대로 끼워 넣는다!

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.

연구 2025년 12월 30일 화요일

반도체 배선 ‘전기 동맥경화’ 뚫어낼 원료 물질 개발

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.

대학소식 2025년 12월 16일 화요일

“챗GPT랑 함께한 연구결과물 제출하고 상금 받아가세요!”

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.

대학소식 2025년 11월 18일 화요일

UNIST 교원 9명, ‘세계 상위 1% 연구자’ 선정

UNIST 교원 9명이 ‘2025 세계에서 가장 영향력 있는 1% 연구자(HCR)’ 명단에 이름을 올렸다. 세계 상위 1% 수준으로 평가받는 연구자로, 서울대에 이어 국내 두 번째 규모다. 지난해보다 2명 증가했다. 클래리베이트(Clarivate)는 현지 시각으로 지난 12일, ‘2025 세계에서 가장 영향력 있는 연구자(Highly Cited Researcher, HCR)’ 6,868명 명단을 공개했다. 2014년부터 2024년까지 ‘Web of Science Core Collection’에 등재된 SCI 논문 피인용 수를 기준으로 평가했다. 22개 분야별 영향력과 인용 성과를 종합했다. 올해 국내 HCR 연구자는 총 76명이다. UNIST는 9명을 배출하며 국내 대학 규모 2위로 순위가 상승했다. 젊은 연구자가 다수 포진한 지역 대학이라는 점에서 주목받았다. UNIST 선정자는 △로드니 루오프(Ruoff, Rodney S.) 특훈교수 △석상일 초빙특훈교수 △김광수 연구교수 △백종범 특훈교수 △이현욱 교수 △조승우 교수 △양창덕 교수 △정후영 교수 △신태주 교수 등 총 9명이다. 전년도 7명 중 7명이 포함됐고, 올해 백종범 교수 재진입, 신태주 교수 신규 선정이 뒤를 이었다. HCR 명단에 최장기간 이름을 올린 연구자는 로드니 루오프 특훈교수다. 2014년 첫 발표 이후 12년 연속 포함된 것이다. 재료과학·화학·물리학 경계를 넘나든 연구로 국제적 명성을 굳혔다. 올해는 크로스필드 부문에 새겨졌다. 석상일 초빙특훈교수와 김광수 연구교수도 8년 연속 선정 기록을 이어갔다. 석 교수가 페로브스카이트 태양전지 분야 세계적 석학이라면, 김 교수는 기계학습·양자이론 기반 신소재 설계 분야 석학이다. 지속적 성과를 증명하며 경쟁력을 보여줬다. 백종범 특훈교수는 그래핀과 2차원 소재 분야 글로벌 권위자다. 2018년 이후 6년 연속 HCR 반열에 올라 총 7회를 기록, 작년 한 해 제외 후 다시 진입했다. 이현욱 교수는 이차전지 실시간 투과전자현미경(TEM) 분석 전문가다. 크로스필드에서 6년 연속 선정 후, 올해 재료과학 분야에 합류하며 7년 연속 타이틀을 유지했다. 조승우·양창덕·정후영 교수도 크로스필드에서 각각 5년과 4년 연속 자리를 지켰다. 조승우 교수는 유전자 가위 기술 기반 생명공학 성과로 평가받고 있고, 양창덕 교수는 차세대 태양전지 개발에 집중하고 있다. 정후영 교수는 투과전자현미경(TEM) 분석 기술 고도화에 몰입해 연구 성과를 냈다. 올해 최초 선정된 신태주 교수는 방사광 가속기 기반 첨단 구조 분석 기술 전문가다. 방사광 분석기법을 활용해 다양한 신소재 구조를 규명했다. 박종래 총장은 “초격차 기술은 도전적 연구를 추진해 온 연구자들과, 그들의 연구 몰입을 뒷받침한 연구중심대학에서 비롯됐다”며 “UNIST는 이러한 개척자 정신을 바탕으로 연구자가 지속적인 성과를 창출할 수 있는 환경을 견고하게 구축해 나가겠다”고 말했다. 국내 대학 중 HCR 선정 결과는 서울대 16명, UNIST 9명, 성균관대 7명, 한양대 6명 순이다. 국가별 규모는 미국 2,670명, 중국 1,406명, 영국 570명, 독일 363명, 호주 312명이다. 기관별로는 중국 과학원 258명, 하버드대 170명, 스탠퍼드대 141명, 칭화대 91명 순으로 조사됐다. 2025 HCR 전체 명단과 분석·평가, 선정 방식은 클래리베이트 공식 웹사이트(https://clarivate.com/highly-cited-researchers)에서 확인할 수 있다.

연구 2025년 11월 12일 수요일

반도체 성능 ‘뻥튀기’ 원인, 국내 연구진이 밝혀내

반도체 개발 과정에서 연구자들의 나침반 역할을 해온 성능 평가 지표에 심각한 오류가 숨어 있다는 사실이 밝혀졌다. UNIST 반도체소재·부품대학원 김정환·정창욱 교수팀은 반도체 소자의 주요 성능 지표인 ‘전계 효과 전하 이동도(Field-Effect Mobility)’가 소자 구조에 따라 실제보다 최대 30배까지 부풀려져 측정될 수 있음을 규명하고, 이 문제를 해결할 반도체 소자 구조 설계 표준을 제시했다고 3일 밝혔다. 전하 이동도는 반도체 내부에서 전하(전류)가 얼마나 빠르고 효율적으로 움직이는지를 나타내는 지표다. 이 수치가 클수록 소자가 더 빠르게 작동하고 전력 소모는 줄어들기 때문에, 고성능 반도체 칩 개발의 성패를 가늠하는 중요한 척도로 여겨진다. 연구에 따르면, 이 전하 이동도는 산화물 박막트랜지스터(Thin-Film Transistor) 반도체 소자의 기하학적 구조에 따라 최대 30배 이상 과대 측정될 수 있다. 연구진은 그 원인으로 ‘샛길’로 흐르는 프린지 전류(fringe current)를 지목했다. 박막트랜지스터 소자에서 전류는 ‘소스 전극’으로 들어와 정식 통로인 ‘채널’을 거쳐 ‘드레인 전극’으로 빠져가는 형태다. 그런데 채널 폭이 전극보다 훨씬 넓을 경우, 전류가 전극 바로 아래의 본래 통로뿐만 아니라 전극 바깥의 넓은 주변부(샛길)로까지 퍼져 흐르는 ‘프린지 전류’가 생기는 것이다. 측정 장비는 이 모든 전류를 합산해 성능을 계산하므로 실제보다 부풀려진 결과가 나오게 된다. [연구그림] 채널과 전극 구조별 박막 트랜지스터(TFT)의 전하 이동도 비교 전하이동도를 차가 꽉 막힌 고속도로에서 자동차의 평균 속도에 비유한다면, 프린지 전류는 갓길로 마구 달리는 자동차까지 합산시켜 전체 평균 속도가 실제보다 훨씬 빠른 것처럼 착각하게 만드는 효과를 내는 것이다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위한 박막트랜지스터 소자 설계 표준도 제시했다. 채널 폭을 전극 폭보다 좁게 설계하거나, 부득이한 경우에는 전극의 폭이 전체 소자 길이(L)보다 12배 이상 크도록(L/W ≤ 1/12) 설계해야 한다는 것이다. 이 기준을 따랐을 때 프린지 전류의 영향이 거의 사라져, 실제 이동도와 측정 이동도의 차이가 없어지고 정확한 성능 측정이 가능함을 실험과 시뮬레이션을 통해서 입증했다. 또 홀 이동도(Hall mobility)라는 지표를 함께 측정해 전계 효과 이동도와 교차 검증할 것을 권고했다. 홀 이동도는 완성된 소자가 아닌 반도체 박막 물질 자체의 고유한 전기적 특성을 측정하는 방식으로, 반도체 소자의 기하학적 구조로 인해 발생하는 오류에서 자유롭다. 김정환 교수는 “소자 성능 측정 오류는 성능이 과대 평가된 소재를 유망한 차세대 기술로 오인하게 해 연구 역량을 허비하게 하거나, 객관적인 기술 비교를 불가능하게 해 반도체 산업 전체의 발전을 저해할 수 있다”며 “이를 해결할 수 있는 글로벌 표준을 제시했다는 점에서 의미 있는 연구”라고 말했다. 이번 연구는 미국화학학회에서 발간하는 나노분야 학술지인 에이씨에스나노(ACS Nano)에 10월 21일 출판됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단, 산업통상자원부 등의 지원을 받아 이뤄졌다.

Research 2026년 08월 01일 토요일

Beyond the Obvious

《Editor's Note: The biggest scientific advances do not always come from discovering something new. Sometimes, they begin by seeing familiar problems in a new light. This month's stories invite us to look beyond the obvious. Across artificial intelligence, semiconductor materials, nanotechnology, and biomedical science, UNIST researchers examined assumptions, structures, and interactions that can easily go unnoticed—but often determine how a system behaves. Their findings show how a deeper understanding of what is already there can open new directions for discovery.》 Questioning Assumptions “The first answer is not always the right one.” Scientific discovery often begins by asking whether the original question was complete. Several AI studies featured this month did just that, revisiting assumptions about how machines learn, forget, reason, and communicate. In federated learning, researchers found that differences in camera viewpoints—not only privacy constraints or data distribution—can significantly affect how well AI models learn together. Another team showed that machine unlearning involves more than simply removing data: forgetting can unintentionally alter knowledge that should remain. Elsewhere, a new communication framework showed that effective cooperation among AI agents depends less on exchanging more information than on exchanging the right information. Other studies reconsidered how AI systems reason across multiple views of the same scene and explored how quantum computing could reduce the cost of training robust AI models. Different problems, but a common starting point: questioning the assumptions built into them. Together, these studies point to a simple lesson: better answers often begin with better questions. ■ Rethinking Federated Learning: Camera Viewpoints Matter (CVPR 2026) ■ Making AI Forget—Without Losing What Matters (ICML 2026 ) ■ Smarter Communication for Collaborative AI (ICML 2026) ■ Rethinking Multiview Reasoning (ICML 2026) ■ Quantum Algorithm Cuts the Cost of Training Robust AI (ICML 2026) Looking Beneath the Surface “The smallest details often hold the biggest clues.” Across materials science, biology, nanotechnology, and semiconductor engineering, UNIST researchers examined structures and interactions that are easy to miss but can have an outsized influence on how materials, devices, and biological systems behave. In semiconductor research, the spacing between neighboring atoms emerged as a critical factor in controlling material properties and device performance. At the nanoscale, researchers examined how the surface chemistry of quantum dots influences their behavior in imaging. Another study turned to microscopic wrinkles, showing how their geometry can reshape optical properties. The same attention to underlying mechanisms extended to biology, where researchers found that familiar forms of cell death do not always follow the pathways scientists expect. Together, these studies show how seemingly minor details—from atomic spacing and surface chemistry to microscopic geometry and cellular mechanisms—can fundamentally change our understanding of a system. Sometimes, the most consequential discoveries begin with something that was there all along, waiting to be examined more closely. ■ Atomic Precision for Better Semiconductors (Chem. Mater., 2026) ■ A New Perspective on QD Imaging (Nano Converg., 2026) ■ Wrinkles that Reshape Photonics (Adv. Funct. Mater., 2026) ■ When Cell Death Follows Different Rules (Cell Death Differ., 2026) Across very different fields, these studies share a common instinct: question the assumption, examine the detail, and look again. What appears familiar can still hold unanswered questions. Looking beyond the obvious is not simply how these discoveries were made. It is how scientific discovery moves forward. Explore the latest issue and follow 『The UNIST Brief』 on LinkedIn to stay updated. Subscribe via LinkedIn

Research 2026년 07월 29일 수요일

Specific Atomic Distances Shape Defect Behavior in Oxide Semiconductors

Abstract Oxygen vacuums (VO) critically influence the electrical performance and reliability of amorphous oxide semiconductor (AOS) devices, including indium–gallium–zinc oxide (IGZO) thin-film transistors (TFTs). Using first-principles density functional theory and configuration-coordinate analysis, we elucidate a unified mechanism connecting the contrasting behaviors of VO under strain versus annealing. We demonstrate that both mechanical strain and annealing-induced structural relaxation modulate the energetic position and localization character of VO states by altering specific interatomic distances. Compressive strain shortens key metal–metal separations, thereby stabilizing bonding-like localized states, lowering their formation energy, and driving a delocalized-to-localized transition; conversely, tensile strain induces the opposite trend. Along the structural-relaxation pathway, the defect level shifts upward toward the conduction band minimum as critical distances increase, promoting delocalization. Ab initio molecular dynamics simulations further corroborate that higher thermal budgets facilitate this relaxation, thereby enhancing donor activation. Crucially, we resolve the prevailing apparent strain–annealing densification inconsistency: annealing-induced delocalization arises not from increased mass density (as in compressive strain), but specifically from structural relaxation that expands critical interatomic distances and minimizes screened ion–ion repulsion. These findings provide a rigorous atomistic framework for manipulating defect states via strain engineering and thermal processing, offering precise guidelines for optimizing the stability and performance of next-generation AOS electronics. A new study from UNIST explains what determines the behavior of oxygen vacuums—tiny defects that strongly influence how oxide semiconductors perform. The researchers found that the key is not the material's overall atomic density, as previously thought, but the spacing between neighboring atoms around the defect. The findings offer new guidance for designing oxide semiconductors used in displays and next-generation memory devices. The study was led by Professor Changwook Jeong of the Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering, who used theoretical calculations to uncover how local atomic arrangements control the electrical properties of oxygen vacuum. Oxygen semiconductors, such as indium–gallium–zinc oxide (IGZO) are widely used in thin-film transistors for smartphones and television displays because they can be processed at relatively low temperatures. During fabrication, however, oxygen vacuums naturally form within the material. These defects can change how electricity flows through a device, affecting its operating voltage, performance, and long-term stability. The team found that even small changes in the spacing between nearby metal atoms determine whether electrons remain trapped around an oxygen vacancy or move freely through the material. When those atoms move closer together, the electrons stay localized near the defect. As the distance increases, the electrons spread more easily, making electrical conduction more favorable. The findings also resolve a long-standing question in oxide semiconductor research. Heat treatment and mechanical compression both make the material denser, yet previous studies showed that they have opposite effects on oxygen vacuums. The team demonstrated that density itself is not the deciding factor. Instead, each process changes the local arrangement of atoms in a different way, leading to different electrical behavior. To reach these conclusions, the researchers combined density functional theory, configuration-coordinate analysis, and ab initio molecular dynamics simulations. Together, the calculations revealed a single mechanism that explains how both heat treatment and mechanical strain influence oxygen vacuums, providing a theoretical framework for optimizing oxide semiconductor processing. “Oxygen vacuums are unavoidable in oxide semiconductors, but this study shows that their electrical behavior can be controlled through processing conditions,” said Professor Jeong. “By tailoring heat treatment and mechanical stress, it should be possible to optimize threshold voltage, switching characteristics, and device reliability at the same time.” The findings were published in Chemistry of Materials on June 23, 2026. The research was supported by the Nano & Material Technology Development Program through the National Research Foundation of Korea (NRF), funded by the Ministry of Science and ICT (MSIT). Journal Reference Hyeongjun Jang, Yoonju Park, Beomjin Park, et al., “A Unified Mechanism for Strain- and Anneal-Induced Oxygen-Vacancy Behavior in Oxide Semiconductors,” Chem. Mater., (2026).

News 2026년 06월 30일 화요일

UNIST and SK hynix Advance Joint Research on Next-Generation Memory Technologies

UNIST and SK hynix are advancing their joint research partnership to develop core technologies for next-generation memory semiconductors, building on two years of collaborative research in semiconductor materials and device technologies. On June 25, researchers from both organizations met at the SK hynix Icheon Campus to review progress across their joint projects and discuss research priorities for the next phase of the collaboration. The partnership is part of SK hynix's cluster-based industry–academia research initiative, which brings together leading universities to pursue strategic research in areas aligned with their academic strengths. At UNIST, the program focuses on three areas critical to future memory devices: novel channel materials, interconnect technologies, and advanced materials characterization. During the meeting, research teams presented findings from the past year while SK hynix engineers provided technical feedback and discussed opportunities to further align the research with future semiconductor technologies. The discussions highlighted the importance of close collaboration between academic researchers and industry engineers in translating fundamental research into practical applications. Graduate students and researchers also toured the FAB facility of SK hynix, gaining firsthand insight into semiconductor manufacturing and the industrial environment where many of the technologies under development may ultimately be applied. “Our partnership with SK hynix continues to create valuable opportunities for advancing next-generation semiconductor research,” said Dean Soo Hyun Kim of UNIST Graduate School of Semiconductor Materials and Components. “We will continue strengthening both our research capabilities and the professional development of our students and researchers through sustained industry collaboration.”

Research 2026년 06월 01일 월요일

Breakthrough Chameleon MXene Promises Advanced 6G Communication and Next-Gen Batteries

Abstract Device-level performance in MXenes is dictated by architecture—planar nanosheets are optimal for electromagnetic interference (EMI) shielding, while scrolled structures enhance ion transport for energy storage—particularly when morphology is programmed at synthesis. Whether such architectures can be deterministically encoded through precursor stoichiometry remains unresolved. Here, we demonstrate that precise carbon stoichiometry control in Ti3AlCxO2-x MAX phases tunes internal lattice strain and thereby directs the emergent MXene architecture. Carbon-rich precursors (x = 1.94) yield strain-relieved, high-crystalline nanosheets with metallic conductivity (∼23 300 S cm−1), enabling ultrathin films with record-high EMI shielding performances across 8 µm) and robust W-band retention after 5,000 bending cycles (r = 2.5 mm). In contrast, carbon-deficient precursors (x = 1.71) introduce lattice compression and oxygen substitution, triggering spontaneous scrolling upon delamination. The resulting nanoscrolls offer exceptional ion accessibility, achieving 657 F g−1 at 2 mV s−1 with 99.4% retention over 12 000 cycles. This stoichiometry-programmed approach establishes a synthesis-stage lever linking MAX chemistry to MXene architecture and function, enabling application-specific architecture design within established MAX/MXene synthesis and solution-processing workflows for next-generation electronics and energy storage. Researchers at UNIST have discovered a simple way to control MXene's structure by adjusting the carbon content in its precursor. This breakthrough enables the creation of tailored MXene materials optimized for high-frequency electromagnetic interference (EMI) shielding and rapid energy storage. MXene, a two-dimensional material composed of metal and carbon layers, is celebrated for its excellent electrical conductivity and adaptability. Its potential spans batteries, sensors, and flexible electronics. With the rise of 6G technology and advanced radar systems, shielding devices against high-frequency interference has become critical. At the same time, the demand for quick, reliable energy storage continues to grow. Led by Professor Soon-Yong Kwon from the Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering and Professor EunMi Choi from the Department of Electrical Engineering, the team showed that changing the carbon content in MAX precursors influences how MXene forms during synthesis. This control method results in two distinctly different structures. When using carbon-rich precursors, the process yields flat, highly crystalline nanosheets that exhibit excellent electrical conductivity, effective electromagnetic shielding at 100 GHz, and maintain flexibility and durability under repeated bending. Conversely, employing carbon-deficient precursors induces the spontaneous formation of nanoscrolls, which significantly enhance ion transport. These nanoscroll structures enable high-capacity energy storage, achieving a capacitance of 657 F/g and a cycle life exceeding 12,000 cycles. This work confirms that simple adjustments to precursor composition can produce MXene structures tailored for specific applications—flat sheets for shielding and scrolls for energy storage—within a streamlined process. First author Jaeeun Park explains, “We showed that flat MXene sheets are ideal for electromagnetic shielding, while scroll structures are better suited for energy storage. By controlling the precursor, we can design the material for different functions without changing the synthesis method.” Professor Kwon adds, "Last year, we enhanced MXene's conductivity and broadband shielding through nitrogen doping. Now, we've demonstrated how to design the material's shape from the start. The ultra-thin, flexible MXene performs well at 100 GHz and withstands bending, making it a promising lightweight, flexible shield for future 6G and radar systems." Supported by the Ministry of Science and ICT (MSIT) and the National Research Foundation of Korea (NRF), the study was published in Advanced Materials on May 18, 2026. Journal Reference Jaeeun Park, Ju-Hyoung Han, Yujin Chae, et al ., “Stoichiometry-Programmed MXenes via Precursor Engineering for High-Performance EMI Shielding and Energy Storage,” Adv. Mater ., (2026).

Research 2026년 05월 18일 월요일

Ultra-Sensitive Wearable MXene Sensor for Real-Time Human-Machine Interfaces

Abstract In the era of autonomous systems and multifunctional devices, sensors serve as vital sensory components in our Internet of Things and technologically advanced society. At the end of the synthetic 2D nanomaterials research, MXenes are not just chemicals but materials, depending on how they are synthesized for targeted applications, such as dual-functional temperature and pressure-sensitive wearable sensing. The current findings introduce the potential strategic role of nitrogen atoms to the Ti-Carbonitride (Ti3CNTz) structure in a controlled compositional stoichiometry of Ti3C1.8N0.2Tz, Ti3C1.5N0.5Tz, Ti3CNTz, Ti3C2Tx to deliver an ultrahigh sensitivity (300%–400% temperature & pressure sensitivity enhancement) and durability in real-time human-machine sensing interface applications. These recorded outstanding dual-sensing performance outplays many other MXene stoichiometries, graphene-related 2D nanomaterials, and their associated composites. Synchrotron radiation-based We provide valuable insights for developing advanced sensing materials, emphasizing the need to investigate the fundamental mechanisms that control the interactions among layered 2D MXene materials and the sensing device functions that bridge human and machine interfaces. A research team, affiliated with UNIST, has unveiled a groundbreaking wearable sensor material, capable of detecting body temperature, coughing, swallowing, and other subtle physiological signals when applied to the skin. Led by Professors Soo-Hyun Kim and Soon-Yong Kwon from the Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering, the team developed a novel titanium carbonitride-based MXene (Ti3CNTz) with unparalleled sensitivity to both temperature and pressure. This innovation achieves over three times the temperature sensitivity and more than four times the pressure sensitivity of conventional MXenes, enabling precise detection of minute biological cues. This advanced material, Ti3CNTz, benefits from carefully optimized nitrogen content, which enhances electrical conductivity and lattice vibrational responses. Its unique structure not only boosts sensitivity but also enhances mechanical durability, as validated through both theoretical and experimental analysis. In practical applications, sensors made from this MXene accurately distinguish subtle vocal cord vibrations, blinking, pulse waves, and gait patterns—all without direct contact. Remarkably, they can even detect temperature changes from a short distance, such as infrared heat emitted by a smartphone flash. Professor Kim highlights that this multifunctional sensor represents a transformative development in next-generation human-machine interfaces and electronic skin. Its versatility paves the way for numerous applications in healthcare, energy storage, catalysis, and electromagnetic shielding. Professor Debananda Mohapatra, the first author of the study, emphasized that this 2D MXene advancement sets a new benchmark in intelligent sensing, enabling next-generation sensing devices to bridge human–machine interfaces with exceptional sensitivity and scalability. Also said, this work serves as a stepping stone for the vast 2D MXene family of nanomaterials, accelerating applications across healthcare, AI robotics, and smart wearables. Published in Advanced Functional Materials , this research was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) and the InnoCORE program of the Ministry of Science and ICT. Journal Reference Debananda Mohapatra, Ju-Hyoung Han, Hyun Jin Kang, et al ., “Anomalous Pressure-Temperature Ultrahigh Sensitivities in Atomically Engineered Carbonitride MXenes for Multifunctional Wearable Human–Machine Interfaces: Joint Computational–Experimental Elucidations,” Adv. Funct. Mater., (2026).

Research 2026년 05월 11일 월요일

New AI Algorithm to Enhance Accuracy of Thermal and Stress Predictions in Semiconductors

Abstract PDE surrogate models such as FNO and PINN struggle to predict solutions across inputs with diverse physical units and scales, limiting their out-of-distribution (OOD) generalization. We propose a π-invariant test-time projection that aligns test inputs with the training distribution by solving a log-space least squares problem that preserves Buckingham π-invariants. For PDEs with multidimensional spatial fields, we use geometric representative π-values to compute distances and project inputs, overcoming degeneracy and singular points that limit prior π methods. To accelerate projection, we cluster the training set into K clusters, reducing the complexity from O(MN) to O(KN) for the M training and N test samples. Across wide input scale ranges, tests on 2D thermal conduction and linear elasticity achieve MAE reduction of up to ≈91% with minimal overhead. This training-free, model-agnostic method is expected to apply to more diverse PDE-based simulations. A research team affiliated with UNIST has introduced a novel AI-based algorithm that enhances the accuracy of thermal and mechanical predictions across various scales, from microchips to large pipelines. Led by Professor Changwook Jeong from the Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering, their π-invariant test-time projection method realigns input data to conform with physical laws, addressing a crucial challenge in AI modeling—accurate predictions when faced with unfamiliar or out-of-distribution data. The algorithm identifies the most physically similar data within existing training sets based on a dimensionless ratio derived from Buckingham's π theorem. It then transforms new inputs into familiar, physically consistent forms without retraining the model, operating in log space to preserve physical ratios. This approach is computationally efficient, reducing processing costs by approximately 99% compared to traditional methods. Applied to 2D thermal conduction and linear elasticity problems, the technique achieved up to a 91% reduction in prediction error, even under conditions outside the original training range. It also demonstrated promising results in fluid dynamics, improving the accuracy of Navier–Stokes equation predictions in complex scenarios. This advancement is expected to accelerate and economize simulations in semiconductor design, packaging reliability, battery management, and structural safety analysis—fields where varying sizes and conditions demand both precision and efficiency. The study has been supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) and the Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP). Journal Reference Seokki Lee, Min-Chul Park, Giyong Hong, and Changwook Jeong, "Buckingham π-Invariant Test‑Time Projection for Robust PDE Surrogate Modeling," ICLR 2026 .

News 2026년 04월 13일 월요일

UNIST Launches Major AI Initiative to Transform Shipbuilding Industry

UNIST has launched a major interdisciplinary research initiative to accelerate AI-driven transformation (AX) across the shipbuilding sector. Selected under the Ministry of Science and ICT’s national initiative for large-scale industrial AI, the project is supported by a total budget of KRW 40.3 billion (approximately USD 30 million). It aims to develop domain-specific AI foundation models trained on real-world shipyard data and deploy them in operational environments. The initiative brings together faculty from the Graduate School of Artificial Intelligence (AIGS), along with multiple engineering and business disciplines, forming a collaborative structure that spans the full lifecycle of industrial AI—from data generation and model training to system deployment and real-world validation. At the core of the project is the development of a multimodal, domain-specific foundation model for shipbuilding. This effort is led by Professor Sung Youb Kim from the Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering, with participation from Professors Seung-Hoon Na, Youngsoo Jang, Seungryul Baek, and Taehwan Kim from AIGS, along with Professor Hayoung Chung from the Department of Mechanical Engineering. The team will develop a model capable of integrating diverse data generated across shipyard operations, serving as a central engine for a wide range of downstream applications. Complementing this effort, a parallel workstream led by Professors Sung Whan Yoon, Jae-Young Sim, and Yeon-Chang Lee from AIGS, along with Professor Saerom Park (Department of Industrial Engineering) and Professor Seongil Wi (Department of Computer Science and Engineering) will establish a scalable industrial platforms for optimized for heterogeneous datasets. In parallel, Professors Seungjoon Yang, Gi-soo Kim, and Yeon-Chang Lee from AIGS will lead research on synthetic data generation, addressing limitations in real-world data and improving model robustness across diverse scenarios. Application-focused research will be led by Professors Youngdae Kim, Sungil Kim, Hyungho Na, Dong Young Lim, and Chiehyeon Lim from the Department of Industrial Engineering, along with Professor Junghoon Kim (Department of Computer Science and Engineering), Professor Jinyoung Choi (AIGS), and Professor Junhyoung Ha (Department of Mechanical Engineering). Their work will focus on manufacturing optimization, production scheduling, predictive maintenance, and the intelligent operation of collaborative robotic systems. The development of lightweight, on-device AI technologies will be led by Professors Taesik Gong (Department of Computer Science and Engineering), Jongeun Lee (Department of Electrical Engineering), and Ranggi Hwang (Department of Computer Science and Engineering). Meanwhile, Professors Byeong Ki Seo (School of Business Administration) and Namhun Kim (Department of Mechanical Engineering) will oversee field validation and service deployment to ensure practical application and scalability. To ensure real-world impact, the initiative will be carried out in close collaboration with industry partners, including HD Hyundai Heavy Industries, HD Korea Shipbuilding & Offshore Engineering, and CrowdWorks. By leveraging operational data from active shipyards, the consortium will validate and refine technologies through on-site implementation. Professor Seung-Hoon Na, who coordinates the overall project, stated, “This initiative goes beyond developing AI models—it establishes a foundation for industrial AX. By integrating AI into production planning, process optimization, and quality control, we expect to drive meaningful innovation across the shipbuilding industry.” The UNIST Office of Research Affairs supported the initiative through its Pre-Award pilot program, providing strategic and administrative assistance in proposal development, budgeting, and coordination. The university plans to further advance its research management framework to support large-scale, high-impact initiatives.

News 2026년 03월 13일 금요일

New Quantum-Nano FAB at UNIST to Anchor Korea’s Open Quantum Research Ecosystem

UNIST has officially opened the UNIST Quantum-Nano FAB, a national research facility designed to accelerate quantum device development and strengthen South Korea's competitiveness in quantum technologies. The new infrastructure provides an integrated environment where researchers can design, fabricate, analyze, and validate quantum devices within a single facility, enabling the full lifecycle of quantum device research—from initial concept to experimental demonstration. Supported by the Ministry of Science and ICT (MSIT) and the Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP), the facility represents a KRW 30 billion national investment in next-generation quantum research infrastructure. Furthermore, the facility integrates advanced nanofabrication equipment and analytical systems specifically optimized for quantum materials and devices. By bringing these capabilities together in one place, UNIST aims to provide researchers with a streamlined end-to-end research environment that supports rapid experimentation and collaboration. Approximately 80 distinguished guests attended the event, including President Jinbae Hong of IITP and Vice Mayor Hyo-Dae Ahn for Economic Affairs of Ulsan Metropolitan City. The UNIST Quantum-Nano FAB expands upon the university's long-standing open-access nano-fab infrastructure, which has been operated for more than 18 years. The existing platform supports collaborative research for over 60 universities, research institutes, and companies across Korea, handling approximately 33,000 fabrication processes each year and serving approximately 800 trained users annually. Supported by world-class analytical facilities and a team of more than 30 technical specialists, the platform has become a key hub for shared semiconductor and nanotechnology research in Korea. The addition of process equipment optimized for quantum device fabrication and dedicated support systems now extends these capabilities into the rapidly emerging field of quantum devices. President Jinbae Hong of IITP delivered a congratulatory remark at the opening ceremony of UNIST Quantum-Nano FAB on March 13, 2026. The launch of this facility also aligns with a broader regional vision to expand Ulsan's role in advanced technology industries. Known historically for its leadership in automotive, shipbuilding, and petrochemical manufacturing, Ulsan has been working to diversify into future technology sectors. Through initiatives such as the establishment of a Graduate School of Semiconductors Materials and Devices Engineering and the expansion of nanofabrication infrastructure, UNIST is helping position the region as a next-generation innovation hub linking quantum technology and semiconductor industries. UNIST outlined three guiding principles for operating the new facility: △ One-Stop—enabling researchers to carry out design, fabrication, and analysis within a single integrated facility. △ Open Access—providing shared research infrastructure available to universities, research institutes, and industry partners nationwide. △ Vision—supporting the long-term transition of Ulsan's industrial base toward advanced technologies, such as quantum computing and semiconductors. President Chong Rae Park described the initiative as an important milestone for the nation’s quantum research ecosystem. "This KRW 30 billion investment represents more than the construction of a new facility—it marks a significant step toward strengthening Korea’s capabilities in quantum technologies," said President Park. "We aim to develop the UNIST Quantum-Nano FAB into a core platform for a growing quantum ecosystem beginning here in Ulsan, where research breakthroughs can translate into technological advancement and industrial innovation." President Chong Rae Park delivered a welcome remark at the opening ceremony of UNIST Quantum-Nano FAB on March 13, 2026. Professor Il-Sug Chung (Department of Physics, UNIST), who led the open-access quantum infra development initiative, emphasized the importance of open-access and collaboration. "The UNIST Quantum Nano-Fab is designed as an open-access facility where researchers can freely utilize advanced fabrication and analysis equipment," said Professor Chung. "We expect it to serve as a collaborative hub connecting academia, industry, and research institutes while advancing quantum device development in Korea." The opening ceremony was accompanied by the UNIST Quantum-Nano FAB Inaugural Symposium, where leading researchers discussed emerging directions in quantum technologies. Speakers included Dr. Young Ho Lee, Director of the Center for Supercomputing Quantum Computing System at the Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS) and Professor Jehyung Kim from the Department of Physics at UNIST. Approximately 80 distinguished guests attended the event, including President Jinbae Hong of IITP and Vice Mayor Hyo-Dae Ahn for Economic Affairs of Ulsan Metropolitan City. Participants also toured the fabrication facility, gaining a firsthand look at the equipment and research environment that will support next-generation quantum device development. The UNIST Quantum-Nano FAB Inaugural Symposium took place on March 13, 2026.

News 2026년 03월 12일 목요일

UNIST Launches Fifth Cohort of Semiconductor AI Leadership Program

UNIST has launched the fifth cohort of its Semiconductor AI Leadership Program, an executive education initiative designed to equip industry professionals with advanced AI capabilities for the semiconductor materials, components, and equipment sectors. On March 12, the UNIST Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering held the matriculation, attended by approximately 30 participants, including incoming students, alumni representatives, and distinguished guests. Among them were Dean Yong Hwan Kim of the College of Engineering at UNIST, and Jun-ki Hwang, Second Vice Mayor of Yongin Special City, who joined in marking the start of the new cohort. Established in 2023 as part of a strategic partnership between UNIST and Yongin Special City, the program supports the development of a semiconductor education and industry–academia collaboration hub, providing a structured platform for executives and researchers to integrate AI into semiconductor technologies and industrial practice. The fifth cohort includes 10 participants from semiconductor-related companies and research institutions, including TCK Co., Ltd., Wonik IPS Co., Ltd., H Global Co., Ltd., and Sinsung ENG Co., Ltd. The 14-week program will run through June, with weekly sessions held at the 'UNIST–Yongin Hub for Semiconductor Education and Industry Collaboration,' located within the Yongin City Hall. Since its inception, the program has established collaborative ties with approximately 32 companies in the semiconductor materials, components, and equipment sectors. Building on this foundation, UNIST plans to further expand industry–academia research partnerships in collaboration with Yongin Special City.

Research 2026년 01월 22일 목요일

New Study Unveils the Art of Custom-Intercalating 42 Metals into Layered Titanates

Abstract Layered titanates (LTs) offer exceptional structural and chemical tunability, enabling precise modulation of their electronic states and catalytic properties. However, systematic studies on the range of cations that can serve as intercalants for LTs remain limited, and conventional synthesis methods often require additional treatments for cation intercaltion. In this study, we present a cation-free H+ (H3O+)-intercalated LT as a versatile platform for direct cation insertion. This LT can be intercalated with single metal cations (42 metals from five groups) or a combination of 5-30 cations without structural deformation. Intercalation with alkali metals (AMs) precisely tuned the charge density of Rh species when the prepared LTs are used as catalytic supports. Among the Rh-loaded AM-bearing LTs, Rh/K-LT delivered the highest turnover frequency (23 685 h-1), surpassing those of other AM-intercalated systems and previously reported Rh-based heterogeneous catalysts, during propylene hydroformylation. Combined in situ/ex situ analyses and density functional theory calculations revealed that AM intercalation promotes charge transfer to Rh, thereby enhancing adsorption behavior and catalytic activity. This work establishes not only a broad cation intercalation library but also a generalizable strategy for cation engineering in LTs, highlighting the potential of intercalation-driven charge modulation for rational catalyst design across diverse reactions. A research team, affiliated with UNIST has reported a novel synthesis strategy that enables the direct intercalation of a wide range of metal cations into the interlayer spaces of layered titanate (LT) structures. This approach opens new possibilities for designing highly tailored catalysts and energy storage materials for specific industrial applications. Professors Seungho Cho (Department of Materials Science and Engineering), Kwangjin An (School of Energy and Chemical Engineering), and Hu Young Jeong (Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering) at UNIST, in collaboration with Professor Jeong Woo Han from Seoul National University, announced this advancement. Their method allows for the one-step synthesis of a flexible, H+-intercalated LT (called H-LT), which can undergo direct ion-exchange to incorporate a wide range of metal cations—from alkali metals (AMs) to lanthanides—without compromising structural integrity. LTs are titanium oxide-based materials composed of thin, stacked layers. Their ability to host various metal ions has made them attractive as catalyst supports and electrode materials. However, traditional metal incorporation methods often involve high-temperature processing and harsh chemicals, limiting the types of metals that can be used and complicating large-scale production. Figure 1. Preparation and characterization of LT and the M-LTs. To address these challenges, the team developed a bottom-up approach using ammonium hydroxide. Precursor materials naturally organize into proton-rich LTs, which can then exchange protons for desired metal ions when immersed in solution. This technique can intercalate up to 42 different metals across five groups—including AMs and rare earth elements—and can even incorporate over 30 different metals simultaneously in a single structure. The team demonstrated the practical potential by creating a rhodium(Rh)-supported catalyst. When tested for hydroformylation of propylene—a key step in plastics and detergent production—the catalyst supported on potassium-intercalated LT showed more than three times the activity of conventional Rh catalysts. Analyses and computational modeling suggested that the intercalated AMs facilitate charge transfer to Rh, improving adsorption and catalytic efficiency. This work provides more than synthesizing new materials. Rather it offers a comprehensive platform—an intercalation library—that can be tailored for various catalytic and energy applications. "Our work goes beyond just synthesizing a new material," said Professor Cho. "It is about establishing a flexible, scalable technology for selecting and combining metals, opening up new avenues for cost-effective catalysts and high-performance energy storage." The research involved contributions from Hyoseok Kim (Department of Materials Science and Engineering, UNIST), Daewon Oh (School of Energy and Chemical Engineering, UNIST), and Miyeon Kim (Department of Materials Science and Engineering, SNU), as first authors. Their findings have been published in the online version of Advanced Materials on December 26, 2025. The study has been supported by the Ministry of Science and ICT (MSIT), the National Research Foundation of Korea (NRF), the UNIST InnoCORE program, the Korea Institute for Advancement of Technology (KIAT), the Ulsan RISE Center, and the Korea Basic Science Institute. Journal Reference Hyoseok Kim, Daewon Oh, Miyeon Kim, et al., "Diverse Cation Exchange in Layered Titanate Nanostructures for Tailored Catalysis," Adv. Mater., (2025).

Research 2025년 12월 16일 화요일

Revolutionary Method Enables Rapid, Eco-Friendly Production of Multi-Metal Nanostructures Using CO2

Abstract Multielement nanostructures promise unusual properties but are constrained by crystalline frameworks limiting incorporable cations, and prevailing syntheses rely on harsh conditions restricting practicality. Here we introduce a CO2-enabled, room-temperature route to nanostructures containing up to 30 different metal cations by coengineering cation and anion arrangements in layered-double-hydroxide-derived frameworks. The key principle is anion–cation arrangement control: CO2-derived carbonate acts as a programmable bridging anion that, with larger-radius and higher-valent cations, drives structural reconstruction, suppresses long-range order, and relaxes radius-ratio constraints. This reorganization yields uniform cation mixing, tunable M3+/M2+ balance, and direct metal–carbonate linkages, producing ultrahigh configurational and positional disorder. The synthesis proceeds under ambient conditions in carbonated water, enabling compositional tunability, equimolar incorporation across 30 elements, and scalable, ecofriendly processing that valorizes a greenhouse gas. Leveraging anion–cation coarrangement to expand the composition space offers a general strategy for designing multielement nanomaterials with enhanced functional freedom. A team of researchers at UNIST, in collaboration with the University of Cologne and Purdue University, has unveiled a rapid, sustainable method to create complex nanomaterials containing up to 30 different metals in just one minute at room temperature. By utilizing carbon dioxide (CO₂)—commonly known as a greenhouse gas—this innovative process provides an eco-friendly way to produce advanced materials with a wide range of technological applications. Professors Seungho Cho and Sukbin Lee from the Department of Materials Science and Engineering, along with Professor Junghwan Kim from the Graduate School of Semiconductor Materials and Devices Engineering, led the demonstration of this method to synthesize high-entropy nanostructures—materials composed of multi metals that offer enhanced durability and catalytic activity. These properties make them highly promising for use in batteries, semiconductors, and other advanced technologies. Traditionally, making such multi-metal materials required extremely high temperatures and pressures, which increased production costs and limited scalability. This new approach, however, turns CO₂ dissolved in water into a natural bridge that facilitates the uniform mixing of different metals under ambient conditions. The process involves bubbling CO₂ into water to produce carbonic acid, which then releases carbonate ions (CO₃²⁻). When hydroxide ions are added, these carbonate ions easily connect with various metal ions—ranging from rare earth elements like neodymium to transition metals like copper and iron—forming nanometer-sized metal carbonate particles in just one minute of stirring. Figure 1. Schematic of the greenhouse-gas-driven, energy-efficient route for synthesizing compositionally complex nanomaterials. This method allows for the creation of complex nanomaterials that, according to traditional principles, would be difficult to combine due to differences in atomic size and other factors. Microscopic analysis revealed that these materials have a highly disordered, non-crystalline structure, which could improve their performance in catalytic and energy storage applications. Professor Sukbin Lee explained, "The disordered structures produced by this method could be beneficial for catalytic reactions and energy storage. We plan to explore various combinations of metals, including catalysts for hydrogen production and battery electrodes." Professor Seungho Cho highlighted the environmental benefits, stating, "Creating multi-metal nanomaterials at room temperature cuts costs and reduces CO₂ emissions." He further noted, "Our ultimate goal is to develop a flexible, cost-effective process for making a wide range of materials without restrictions on composition—contributing to both technological progress and environmental sustainability." This collaborative research involved Professor Sanjay Mathur at the University of Cologne, Germany, and Professor Haiyan Wang at Purdue University. Key contributions were made by UNIST researchers Miri Kim and Dr. Min-Ji Kim from the Department of Materials Science and Engineering at UNIST, along with Yizhi Zhang from Purdue University, who served as the study's first author. The findings of this research were published online in Nano Letters on November 21, 2025. The study has been supported by the National Research Foundation (NRF) of Korea, the Ministry of Science and ICT (MSIT), UNIST InnoCORE program, the Korea Planning & Evaluation of Industrial Technology (KEIT), and the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI). Journal Reference Miri Kim, Min-Ji Kim, Yizhi Zhang, et al., "Greenhouse-Gas-Driven Room-Temperature Synthesis of Compositionally Complex Nanomaterials via Anion–Cation Arrangement Control," (2025).

News 2025년 12월 14일 일요일

UNIST Featured in Nature Branded Content on AI-Driven Clean Energy Innovation

《Editor's Note: Portions of this article are adapted from the branded content article "How AI Is Speeding the Progress of Green Hydrogen," published on Nature in collaboration with Springer Nature on December 11, 2025.》 Explore the full branded content article on Nature to learn more about UNIST's work at the forefront of clean-energy innovation. UNIST is featured in a branded content article published on Nature , in collaboration with Springer Nature, highlighting its research strengths in green hydrogen, AI-driven energy modeling, and industry-based innovation. Titled " How AI Is Speeding the Process of Green Hydrogen ," the article explores how UNIST researchers are applying AI, economic modeling, and real-world data to accelerate the deployment of scalable clean-energy technologies. At the core of the article is the work of Professor Hankwon Lim from the UNIST Graduate School of Carbon Neutrality, whose team evaluates clean-energy pathways from a holistic perspective. Moving beyond traditional ' Technology Readiness Levels ,' which often overlook market, regulatory, and environmental dimensions, his group integrates AI simulations, process and energy modeling, and life-cycle analysis to assess which solutions—such as green hydrogen or green ammonia—are most viable for large-scale, region-specific adoption. The article also highlights UNIST's collaboration with industry to advance practical clean-energy solutions. Current initiatives include modeling supply chains for importing and converting green ammonia, developing mechanochemistry-based systems for CO₂ capture, and conducting joint research with partners such as Samsung and Hyundai. In addition, the feature introduces UNIST's tailored degree programs designed for industry professionals, supporting companies in applying advanced energy modeling to real-world R&D challenges. "Many company employees join UNIST classrooms as students and return to industry ready to lead innovation," said UNIST Vice President Sung Chul Bae, emphasizing UNIST's role in supporting Korea's industrial transition. This collaboration with Springer Nature reflects UNIST's broader commitment to driving a sustainable energy future through research excellence, technology validation, and strong industry partnerships.

반도체 소재·부품 대학원

공지사항 뉴스/홍보

UNIST 반도체 AI 최고위과정(SLP) 6기 모집 안내

2026년 07월 03일 금요일

UNIST 반도체 소재·부품 대학원 전임교원 초빙

2026년 04월 06일 월요일

[안내] UNIST 반도체 AI 최고위과정 모집 안내

2026년 01월 02일 금요일

UNIST 반도체 소재·부품대학원(반도체공학과) 전임교원 초빙

2025년 08월 28일 목요일

[안내] UNIST 반도체 AI 최고위과정 모집 안내

2025년 07월 31일 목요일

UNIST 정후영·신태주 교수, ‘세계 상위 1% 연구자’ 선정

2025년 11월 18일 화요일

[2025년 공과대학 교원 학장상] 김정환 UNIST 교수, '국제적인 인지도' 부문 공과대학 학장상 수상

2025년 10월 01일 수요일

[UNIST 개원기념식] 융합·혁신 성과 우수교원 대상 3인 시상

2025년 09월 30일 화요일

시뮬레이션 기반 반도체 재료·공정 설계(김병조 교수님 인터뷰)

2025년 09월 29일 월요일

메타리버, UNIST에 40억 규모 반도체 SW 기증

2025년 09월 22일 월요일

반도체 소재ㆍ부품 대학원 학사일정을
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7월 8월 9월 10월

07.06

제1학기 성적제출 마감 및 확정

07월 06일

07.06

2026학년도 제2학기 휴·복학 신청 (1차)

07월 06일 ~ 07월 17일

08.06

제2학기 수강신청

08월 06일 ~ 08월 07일

08.10

여름계절학기 성적제출 마감 및 확정

08월 10일

08.10

2026학년도 제2학기 휴·복학 신청 (2차)

08월 10일 ~ 08월 21일

08.15

광복절 (공휴일)

08월 15일

08.17

대체공휴일 (광복절)

08월 17일

08.21

제1학기 학위수여 기준일

08월 21일

08.25

제2학기 등록 (납입금 납부)

08월 25일 ~ 08월 27일

08.31

제2학기 학기 시작일, 제2학기 개강

08월 31일

08.31

수강신청 확인 및 정정, 제2학기 조기졸업, 졸업신청

08월 31일 ~ 09월 04일

09.24

추석 연휴

09월 24일 ~ 09월 26일

09.25

수업일수 1/4선, 제2학기 수강취소마감

09월 25일

09.28

개원기념일

09월 28일

10.03

개천절 (공휴일)

10월 03일

10.05

대체공휴일 (개천절)

10월 05일

10.09

한글날 (공휴일)

10월 09일

10.19

중간고사

10월 19일 ~ 10월 23일

10.23

수업일수 1/2선, 일반휴학원 제출 마감

10월 23일

반도체 소재·부품 대학원

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