서울대 한승우 교수 연구팀, 신물질 재료 고속 선별 기술 개발

【서울=뉴시스】김희준 기자 = 국내 연구진이 신물질 재료 선별 작업을 빠르게 해낼 수 있는 기술의 초석을 마련했다.

 서울대 공대는 재료공학부 한승우 교수 연구팀(박사과정 임강훈·윤용)이 국내 최초로 자동화 코드를 개발해 수천여 개의 산화물 구조 데이터베이스로부터 차세대 반도체 재료로 적합한 후보물질들을 선별해내는데 성공했다고 22일 밝혔다.

 이 후보물질은 High-k라 불리는 것으로, 반도체 정보소자에서 기존의 실리콘산화물 유전박막에 발생하는 누설전류를 억제하기 위해 새롭게 도입된 고유전체 박막재료다.

 이 물질이 실제 중앙처리장치(CPU), 디램(DRAM) 등의 소자에 적용되면 성능을 수십 배로 향상시킬 수 있다.

 그동안 신물질에 대한 물성 측정을 하는데 비용이 많이 들어가 제한적인 후보 물질들만이 High-k 재료로 고려돼 왔다.

 하지만 수많은 산화물의 물성을 고속으로 선별 작업 할 수 있는 한 교수 연구팀의 자동화 코드 개발로 한층 빠르고 쉽게 후보물질을 선별할 수 있게 됐다.

 한 교수 연구팀은 최근 급속도로 향상된 컴퓨팅 성능과 정밀한 밀도범함수이론(DFT) 계산 방법론을 활용해 시뮬레이션 자동화 코드를 개발했다.

 연구팀은 이 자동화 코드를 사용해 ICSD(Inorganic Crystal Structure Database)에 등재된 1800여개의 산화물 구조에 대한 물성 데이터베이스를 만들었다.

 한 교수는 "실험으로는 불가능에 가까운 고비용의 고속대량스크리닝을 양자계산을 통해 수행하려는 추세가 세계적으로 확산되는 가운데 국내에서는 처음으로 이에 대한 기술을 선점했다"며 "산업체나 실험연구자들이 직접 활용할 수 있는 물성 정보를 제공하는 이 기술을 다른 분야로 확장한다면 소재원천기술 개발의 가능성이 무궁무진할 것"이라고 연구 의의를 전했다.

 이 연구는 미래창조과학부가 추진하는 EDISON 프로그램과 KISTI 슈퍼컴퓨터연구지원사업 전략과제의 지원으로 진행됐으며 네이쳐 자매지인 엔피지 아시아 머터리얼즈(NPG Asia Materials) 온라인판 6월12일자에 연구 성과가 실렸다.

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