입력 2026.02.19 15:16
- 세계적 권위지인 ‘머티리얼즈 호라이즌스’ 표지논문 게재
- 차세대 지능형 반도체 소재 ‘하프늄 산화물(HfO2)’의 데이터 보존력 10년 이상 확보
- ‘로렌츠 테일 엔지니어링’ 기법으로 데이터 신뢰성 문제 해결, AI 반도체 상용화 앞당겨
한국공학대학교(총장 황수성) 반도체공학부 안승언 교수 연구팀이 차세대 지능형 반도체의 ‘데이터 소실’ 문제를 해결할 핵심 기술을 개발했다.
이번 연구 성과는 재료과학 분야의 저명 학술지 머티리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons, IF 10.7) 2월 9일 자 표지논문으로 선정됐다. “Lorentz-tail engineering toward over 10-year data retention with minimum loss in ferroelectric HZO”라는 제목으로 게재된 이번 논문에는 한국공학대 박사과정 고원우 학생이 제1저자로 참여했다.
최근 챗GPT, 제미나이 등 생성형 AI 기술이 급격히 발전하고 있다. 이에 따라 메모리와 프로세서(CPU·GPU) 간 방대한 데이터를 반복적으로 처리하는 AI 모델의 특성상 막대한 전력 소비 문제가 사회적 이슈로 떠오르고 있다. 저전력·초고속 뉴로모픽 컴퓨팅 구현이 가능한 하프늄 산화물(HfO₂) 기반 강유전체 소재는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 가장 가능성 있는 소재로 평가 받으며 활발히 연구되어 왔다. 그러나 시간이 지남에 따라 저장된 데이터가 점차 사라지는 ‘데이터 보존 신뢰성’ 문제가 상용화의 큰 장애 요인으로 지적돼 왔다.
이에 안승언 교수 연구팀은 데이터 소실의 주요 원인인 강유전체 분극 스위칭 과정에서 발생하는 불안정한 분극 성분을 선택적으로 제어하는 ‘로렌츠 테일 엔지니어링(Lorentz-Tail Engineering)’ 구동 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 소실 문제를 근본적으로 개선하는 데 성공했다.
해당 기술을 적용한 결과, 데이터 보유율(Data Retention)을 90% 이상 유지한 채 10년 이상 안정적인 저장이 가능함을 확인했다. 또한 가혹 조건에서 실시한 가속 노화 테스트를 통과해 일반 환경은 물론 극한 조건에서도 데이터 안정성이 유지됨을 입증했다.
안승언 교수는 “이번 연구는 하프늄 산화물 기반 강유전체가 단순 메모리를 넘어 미래 AI 시대를 이끌 지능형 반도체(PIM)의 핵심 소재로 도약하는 전환점이 될 것”이라며 “차세대 지능형 반도체 분야의 기술적·학술적 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.