연구
- 비평형 상태에서의 물질특성 규명에 도움 기대
- 미국 물리학회 피지컬 리뷰 포커스 프로그램에 소개
반도체에 형성된 가는 선 모양 구조에서의 전자 움직임을 공동 연구한 KAIST(총장 서남표) 물리학과 심흥선(沈興善, 35) 교수와 대학원생 윤석찬(尹錫燦, 25)씨, 포스텍(총장 백성기) 물리학과 이현우(李鉉雨, 39) 교수팀은 최근 미국 물리학분야 학술지(Physical Review Letters)를 통하여 전자의 입자-파동 이중성에 대한 새로운 이론을 발표했다고 밝혔다.
이 논문의 결과는 전자의 입자-파동 이중성에 대한 많은 학자들의 예상을 벗어난 결과로 거의 동시에 비슷한 결과를 얻은 이스라엘 학자들의 논문과 같이 지난 22일자 미국 물리학회 피지컬 리뷰 포커스(Physical Review Focus)에 소개되었다. 이 프로그램은 미국물리학회에서 출간하는 여러 학술지에 매월 게재되는 천 편 이상의 논문들 중 과학계 전반에 특별 소개가 필요하다고 판단되는 논문을 한 달에 5편 내외를 골라 논문의 내용과 가치를 전문가의 평과 함께 소개하고 있다.
전자와 같은 입자들이 야구공과 같은 입자처럼 행동할 수도 있지만 어떤 경우에 음파나 빛과 같이 파동처럼 행동할 수도 있다는 양자물리학의 입자-파동 이중성 이론이 많은 학자들이 생각했던 것보다 복잡하다는 사실이 이번 공동연구를 통해 밝혀졌다. 입자-파동 이중성은 원자의 성질뿐 아니라 금속이나 반도체와 같은 여러 물질의 특성에 영향을 미치는 중요 요인으로 이 발견은 양자물리학의 효과가 강하게 나타나는 저온에서의 물질 특성들, 특히 비평형 상태에서의 물질 특성을 규명하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
전자들 간에는 서로 밀어내는 강한 전기력이 작용하고 이 전기력을 통해서 각 전자들은 다른 전자들의 위치를 어느 정도 파악할 수 있다. 이제까지 많은 학자들은 전기력이 강해질수록(예를 들어 전자간의 거리가 작아져서) 전자 위치가 더 정확히 파악되고 이로 인해 파동성이 약해지고 입자성이 강해질 것으로 믿어왔다. 그런데 이번 공동논문에 의하면 전기력이 강해질 때 어느 한계까지는 파동성이 점점 약해지지만 전기력의 세기가 이 한계를 넘어서고 나면 파동성이 다시 강해지고, 전기력의 크기가 더 커져 두 번째 한계를 넘고 나면 파동성이 다시 약해지는 형태로, 파동성의 세기가 전기력의 세기에 따라 진동할 수 있다고 한다.
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연구 데이터 속도 맞춰 스스로 반응하는 '카멜레온 AI 반도체' 개발
AI 반도체도 이제‘눈치'를 본다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는‘고정된 반응 특성'을 가졌지만, 이제는 데이터의 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 이 기술로 시간에 따라 변하는 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(Programmable Dynamic Memtransistor, PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 멤트랜지스터(Memtransistor)는 정보를 저장하는 메모리(Memory)와 계산을 수행하
2026-08-07 -
연구 ‘꿈의 반도체’ 2차원 반도체 찾는 일 사람 대신 자동화한다
차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. 우리 대학 연구진이 반도체 선별과 소자 제작을 자동화해 수천 개의 소자를 분석하고, 그동안 규명하기 어려웠던 두께와 성능의 관계를 밝혀냈다. 이번 성과는 차세대 반도체 연구를 데이터 기반으로 전환하고, AI 반도체와 초저전력 반도체의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스(Washington University in St. Louis)와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께에 불과한 초박막 반도체로, 기존 실리콘 반도체보다 더 작고 전기를 적게 쓰는 반도체를 구현할 수 있어 '꿈의 반도체'로 불린다. 현재 실리콘 반도체는 회로를
2026-07-09 -
연구 AI 데이터센터 냉각 전력 10분의 1로 줄인다
‘전력 먹는 하마'로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC, Manifold MicroChannel) 냉각 기술의 한계를 극복하고, 반도체 칩 내부에 매니폴드(manifold·냉각수를 여러 경로로 나누어 공급·회수하는 구조)와 마이크로채널(microchannel·머리카락보다 가는 미세 물길)을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는
2026-06-16 -
연구 나만을 위한 ‘영혼의 단짝’ AI 반도체 ‘소울메이트’ 세계 최초 개발
우리가 일상적으로 사용하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 수많은 질문에 능숙하게 답하지만, 정작 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락등은 알지 못한다. 인공지능이 생활 깊숙이 들어왔음에도 여전히 ‘남’처럼 느껴지는 이유다. 우리 대학 연구진이 이러한 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다. 우리 대학은 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로
2026-03-17 -
연구 엔비디아보다 2.1배 빠른 유튜브 추천...‘버벅임’없앴다
유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지처럼 사람 사이의 복잡한 관계를 빠르게 분석하는 핵심 AI 기술로 ‘그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)’이 있다. 여기서 말하는 그래프는 우리가 떠올리는 그래프 그림이 아니라, 사람과 사람 사이의 연결 관계를 뜻한다. 우리 대학 연구진은 엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르고, 지연은 줄이며, 전력 소모까지 낮춘 AI 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 개발해 주목받고 있다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 ‘오토GNN’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리(Graph Preprocessing) 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를
2026-02-05