현대 기술의 중추인 실리콘 기반 반도체는 현재 소형화의 물리적 한계에 직면해 있습니다. 자율주행이나 인공지능 같은 고도의 기술을 구현하기 위해서는 더 작고 효율적인 소자가 필수적이지만, 기존 실리콘으로는 이를 달성하기 어려운 상황입니다. 이에 따라 전 세계 연구진은 나노기술과 신소재 연구를 통해 실리콘을 대체할 혁신적인 물질을 찾고 있습니다. 충북대학교 신소재공학과의 김한슬 교수는 이러한 흐름 속에서 나노소재 이론과 시뮬레이션을 통해 차세대 반도체의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 신물질 발굴에 매진하고 있습니다.

김한슬 교수는 신소재 기반 차세대 반도체와 양자점 물질에 관한 연구를 통해 혁신적인 재료를 탐구하며, 더 높은 효율성과 성능을 가진 전자기기 개발의 가능성을 열어가고 있습니다.

특히 주목받는 분야는 인간의 뇌 구조를 모방하여 데이터 처리와 저장을 동시에 수행하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술입니다. 이 기술의 핵심 요소 중 하나가 바로 저항성 메모리 소자인 멤리스터입니다. 멤리스터는 전압이 가해질 때 물질의 저항이 변하는 성질을 이용해 데이터를 저장하며, 이는 뇌의 시냅스 작용과 매우 유사합니다. 이러한 인공 시냅스 소자를 구현하면 컴퓨터의 전력 소모를 비약적으로 줄이면서도 데이터 처리 속도는 대폭 향상시킬 수 있습니다. 김한슬 교수는 이를 위해 인간의 두뇌를 닮은 차세대 컴퓨터 구성의 핵심이 될 새로운 소재들을 탐색해 왔습니다.

신소재를 발굴하고 그 특성을 정확히 분석하는 과정에서 KISTI의 국가 슈퍼컴퓨팅 자원은 필수적인 도구로 활용됩니다. 복잡한 물질의 전자 구조와 전기적 특성을 분석하기 위해 연구진은 양자 역학적 관점에서 전자 간 상호작용을 계산하는 밀도 범함수 이론(DFT)을 적용합니다. 슈퍼컴퓨터의 병렬 처리 능력은 방대한 규모의 DFT 계산을 신속하게 수행할 수 있게 하여, 실험 이전에 소재의 밴드 구조나 전자 밀도 등을 정밀하게 예측할 수 있도록 돕습니다. 이러한 시뮬레이션 기반 연구는 연구의 정확도를 높일 뿐만 아니라 소재 개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 절감해 줍니다.

김한슬 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 수많은 메탈 할라이드 물질을 스크리닝한 끝에, 비납계 무독성 소재인 세슘 실버 아이오다이드(Cs2AgI3)에 주목했습니다. 시뮬레이션을 통해 이 소재의 원자 배열과 결정 구조, 그리고 물리적 특성을 면밀히 분석한 결과, 해당 물질이 매우 높은 전도성과 우수한 이온 이동 제어력을 갖추고 있음을 확인했습니다. 연구팀은 단순히 소재를 발굴하는 데 그치지 않고, 이것이 실제 반도체 칩으로 제작되었을 때 어떻게 동작할지에 대한 메커니즘까지 성공적으로 예측해냈습니다. 이는 다기능성 메모리 소자로서의 가능성을 입증한 중요한 성과입니다.

이러한 시뮬레이션 기반의 신소재 발굴 연구는 실험 연구와의 긴밀한 협업을 통해 저명한 학술지에 논문으로 게재되는 등 학술적 가치를 인정받고 있습니다. 앞으로도 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 연구는 지속될 것이며, 이는 인공지능 사물인터넷(AIoT) 기술과 미래형 컴퓨팅 시스템 발전의 핵심적인 밑거름이 될 전망입니다. 슈퍼컴퓨터를 활용한 혁신적인 시뮬레이션 기술과 실험의 융합은 우리가 마주할 더 나은 미래를 설계하는 데 중요한 기여를 할 것입니다. 세계 최고의 기술력을 확보하려는 이러한 노력은 대한민국이 차세대 반도체 시장의 주도권을 잡는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.