< 김성호 연구원, 조성재 교수 >
물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET) 대비 작동전력 소모량이 10배 이상, 대기전력 소모량이 1만 배 가까이 적은 저전력, 고속 트랜지스터를 개발했다.
조 교수 연구팀은 2차원 물질인 흑린(black phosphorus)의 두께에 따라 밴드갭이 변하는 독특한 성질을 이용해 두 물질의 접합이 아닌 단일 물질의 두께 차이에 의한 이종접합 터널을 제작하는 데 성공했다. 이러한 단일 물질의 이종접합을 터널 트랜지스터에 활용하면 서로 다른 물질로 제작한 이종접합 트랜지스터에서 발생했던 격자 불균형, 결함, 계면 산화 등의 문제를 해결할 수 있어 고성능 터널 트랜지스터의 개발이 가능하다.
김성호 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)’ 1월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Thickness-controlled black phosphorus tunnel field-effect transistor fro low-power switches).
무어 법칙에 따른 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가는 현대의 정보화 기술을 가능하게 했지만 최근 트랜지스터의 소형화가 양자역학적 한계에 다다르면서 전력 소모가 급격히 증가해 이제는 무어 법칙에 따라 트랜지스터 소형화가 진행되지 못하는 상황이다. 최근에는 자율주행차, 사물인터넷 등의 등장으로 많은 양의 데이터를 저전력, 고속으로 처리할 수 있는 비메모리 반도체의 기술 발달이 시급히 요구되고 있다.
트랜지스터의 전력 소모는 크게 작동 전력 소모와 대기 전력 소모로 나뉜다. 작동 전력과 대기 전력을 같이 낮추기 위해서는 트랜지스터의 작동 전압과 대기 상태 전류를 동시에 낮추는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 전류를 10배 증가시키는데 필요한 전압으로 정의되는 SS 값(subthreshold swing, 단위: mV/decade = mV/dec)의 감소가 필요한데, 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터에서는 SS 값이 상온에서 60 mV/dec 이하로 낮아질 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 상온에서 SS 값을 60 mV/dec 이하로 낮출 수 있는 새로운 트랜지스터의 개발이 필요하다. 이전에 개발되었던 낮은 SS를 가지는 저전력 터널 트랜지스터의 경우 트랜지스터 채널을 구성하는 두 물질의 이종접합 계면에서 산화막 등의 문제가 발생하여 작동 상태에서 낮은 전류를 가지는 문제가 있었다. 작동 상태 전류는 트랜지스터 작동속도에 비례하기 때문에, 낮은 작동 상태 전류는 저전력 트랜지스터의 경쟁력을 떨어뜨린다.
조 교수 연구팀이 적은 전력소모를 위한 낮은 SS 값과 고속 작동을 위한 높은 작동 상태 전류를 단일 트랜지스터에서 동시에 달성한 것은 유례없는 일로 2차원 물질 기반의 저전력 트랜지스터가 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터의 전력 소모 문제를 해결하고, 궁극적으로 기존 트랜지스터를 대체하고 미래의 저전력 대체 트랜지스터가 될 수 있음을 의미한다. 조성재 교수는 “이번 연구는 기존의 어떤 트랜지스터보다 저전력, 고속으로 작동해 실리콘 기반의 CMOS 트랜지스터를 대체할 수 있는 저전력 소자의 필요충분조건을 최초로 만족시킨 개발이다”라며 “대한민국 비메모리 산업뿐 아니라 세계적으로 기초 반도체 물리학 및 산업 응용에 큰 의의를 지닌다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 미래반도체신소자원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
< 흑린의 두께 변화로 제작한 이종접합 > < 연구에서 개발한 흑린 자연이종접합 터널 트랜지스터와 이전까지 개발되었던 트랜지스터의 성능비교 >

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
2026-08-07차세대 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
2026-07-09삼성전자와 TSMC가‘2nm(나노미터·10억분의 1미터) 공정’경쟁에 나서고 있지만, 실제 반도체 칩의 핵심 소자인 트랜지스터의 크기는 아직 10nm 이상이다. 그렇다면 트랜지스터는 실제로 어디까지 더 작아질 수 있을까? 우리 대학 연구진이 원자 수준의 계산을 통해 그 한계를 예측하는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 반도체 소자 개발의 핵심적 난관인 트랜지스터 미세화의 한계를 분석, 예측할 수 있는 전산 설계 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 트랜지스터는 전류를 켜고 끄는 초소형 스위치로, 스마트폰, 인공지능 컴퓨터 등을 구동하는 반도체 칩의 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 부품이다. 반도체 업계는 더 높은 성능과 낮은 전력 소모를 구현하기 위해 트랜지스터를 지속적으로 작게 만들어 왔다. 그러나 크기가 지나치게 작아지면 양자터널링(전자가 원래 통과할 수 없는 에너지 장
2026-06-15지금까지 분자 수준의 DNA 회로는 암 관련 물질의 존재 여부를 판단하는 등 간단한 기능에 활용됐지만, 한 번 반응하면 다시 사용할 수 없는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 넘어, 머리카락보다 수만 배 작은 DNA로 계산과 기억을 동시에 수행하는 ‘2나노 반도체보다 작은 초미세 분자 컴퓨터’를 구현했다. 향후 질병 진단 등 바이오·의료 분야에서 활용될 수 있는 새로운 컴퓨팅 기술로 발전할 가능성을 제시했다. 우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 DNA를 기반으로 한 바이오 트랜지스터(Bio-transistor·신호를 받아 계산을 수행하는 반도체 핵심 소자의 바이오 버전)를 개발하고, 이를 통해 계산과 정보 저장을 동시에 수행하는 새로운 분자 회로를 구현했다고 22일 밝혔다. 최근 반도체 공정이 2나노미터(nm, 10억분의 1미터) 수준에 도달하면서 초미세화 기술이 물리적 한계에 가까워지고 있다. 이에
2026-04-22뉴랜지스터(Neuransistor)는 ‘뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미로 만들어진 새로운 용어이다. 이는 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제 반응을 모방하여 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다. KAIST 연구진이 뉴랜지스터의 개념을 제시하고 최초로 뉴랜지스터를 개발하는데 성공했다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, 이하 LSM)*의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다. * 액체상태 기계(LSM): 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해, 시간에 따라 변화하는 입력 데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델 현재의 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따
2025-04-16