입력 2025.09.12 16:37
| 수정 2025.09.12 16:39
- GaN 반도체의 집적도 한계 극복
- AI·데이터센터 전력 효율 혁신
숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 유건욱 교수 연구팀이 차세대 갈륨 나이트라이드(GaN) 기반 메모리 소자를 개발하고, 연구 성과를 세계적 권위지 ‘IEEE Electron Device Letters’에 게재했다고 밝혔다.
AI 시대의 데이터센터는 고성능 연산과 저전력 구동이 필수적이며, 이를 위한 핵심 기술로 고전압·고효율 특성을 지닌 GaN 반도체가 주목받고 있다. 숭실대 연구팀은 기존 GaN 반도체의 집적도 한계를 극복하기 위해 새로운 소자 구조에 강유전성 AlScN 신소재를 결합, 신뢰성과 안정성을 크게 향상시킨 GaN 기반 메모리 소자 개발에 성공했다.
연구팀이 개발한 GaN 기반 메모리는 연산과 저장을 동시에 구현할 수 있어, 서버 집적도 증가로 인한 전력 소모 문제를 해결하고 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있다. 또한, 데이터센터를 넘어 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 기기, 나아가 뉴로모픽 인공지능 하드웨어의 저전력·고속 데이터 처리에도 활용될 수 있다.
이번 성과는 2023년 연구팀이 발표한 '재구성 가능한 AlScN/GaN 단일 트랜지스터 로직 소자' 연구를 확장해 GaN 기반 메모리 응용으로 발전시킨 결과로, AI 데이터센터의 전력 효율 혁신에 직접 기여할 수 있는 핵심 기술로 평가된다. GaN 반도체가 단순한 전력 소자를 넘어, 데이터센터·모빌리티·AI 인프라 전반을 견인할 차세대 핵심 기술로 도약할 수 있음을 입증했다는 평가다.
유건욱 교수는 “이번 연구는 GaN 반도체의 역할을 전력 소자에서 메모리와 연산 소자로까지 확대했다는 데 의미가 있다”며 “향후 AI 데이터센터와 차세대 고성능 인프라의 에너지 효율을 높이는 데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 전했다.
한편, 이번 성과는 미국육군연구소(U.S. Army Research Laboratory)와의 공동 연구로 진행됐다.