충북대학교 조병진 교수 연구팀이 기존 반도체 소자의 이론적 한계인 60mV/dec 이하의 서브스레숄드 스윙을 구현한 비정질 산화물 기반 초저전력 반도체 기술을 전격 공개했다. 이번 연구는 인공지능(AI)과 데이터 산업 팽창에 따른 전력 소비 급증 문제를 해결할 핵심 기술로 평가받으며, 하프늄 산화물과 그래핀 계면 최적화를 통해 낮은 전압에서도 안정적인 스위칭 특성을 확보하는 데 성공했다.

충북대학교 신소재공학과 조병진 교수 연구팀은 인공지능 산업의 폭발적 성장으로 인한 전력 소모 위기를 타개할 차세대 초저전력 반도체 소자 기술을 '2026 대한민국 과학기술대전'에서 선보였다. 이번 기술의 핵심은 기존 금속-산화물-반도체 전계효과 트랜지스터(MOSFET)가 가진 물리적 한계인 60mV/dec 이하의 서브스레숄드 스윙(Subthreshold Swing)을 비정질 산화물 반도체 기반의 콜드 소스(Cold Source) 전계효과 트랜지스터로 극복한 것이다. 이는 전력 효율을 극대화하여 거대 데이터 센터와 AI 연산 과정에서 발생하는 막대한 에너지 부하를 획기적으로 줄일 수 있는 기술적 토대를 마련한 성과로 풀이된다.

연구팀은 소자의 안정성과 효율성을 동시에 확보하기 위해 고유전상수 하프늄 산화물 게이트 절연막을 도입하고 산화물 반도체와 그래핀의 계면 구조를 정밀하게 최적화했다. 이러한 복합 구조를 통해 낮은 구동 전압 환경에서도 전류의 흐름을 급격하게 제어할 수 있는 초경사(Super-steep) 스위칭 특성을 구현해냈다. 기존 반도체 공정에서 난제로 꼽히던 전압 강하와 발열 문제를 소재의 혁신과 구조적 설계를 통해 동시에 해결했다는 점에서 학계와 산업계의 주목을 받는다.

현재 전 세계 반도체 시장은 초거대 언어 모델과 엣지 컴퓨팅의 확산으로 인해 유례없는 에너지 효율성 확보 경쟁을 벌이고 있다. 기존의 트랜지스터 구조는 미세화가 진행될수록 열에너지에 의한 물리적 한계에 부딪혀 전력 소모를 낮추는 데 상당한 어려움을 겪어왔다. 조 교수팀이 공개한 비정질 산화물 반도체 기술은 이러한 공정 미세화의 한계를 돌파할 수 있는 유력한 대안으로 거론되며 차세대 반도체 시장의 주도권을 확보할 전략적 자산으로 평가된다.

기술적 완성도를 높이기 위해 연구팀은 모놀리식 삼차원 집적구조 내에서의 임베디드 트랜지스터 응용 가능성을 타진하며 실질적인 상용화 발판을 마련했다. 이는 단순히 이론적 수치를 증명하는 단계에서 나아가 실제 반도체 패키징 공정에 적용 가능한 수준의 기술적 성숙도를 확보했음을 의미한다. 특히 하프늄 산화물과 그래핀 소재의 결합은 반도체 소자의 내구성과 반응 속도를 동시에 향상시키는 결과를 도출했다.

조병진 교수는 "이번 연구를 통해 차세대 패키징 기술과 모놀리식 삼차원 집적구조 내 임베디드 트랜지스터 응용 가능성을 제시했다"며 "향후 엣지 컴퓨팅 및 초저전력 뉴로모픽 하드웨어 분야로 연구를 확장해 나갈 계획"이라고 밝혔다. 전문가들은 이러한 연구 확장이 자율주행차나 지능형 로봇 등 실시간 데이터 처리가 필수적인 첨단 산업 분야의 에너지 효율을 극대화하는 촉매제가 될 것으로 내다보고 있다.

다만 이러한 차세대 소자 기술이 실제 대량 양산 공정에 적용되기 위해서는 기존 실리콘 기반 공정과의 호환성 확보 및 수율 안정화 단계가 필수적으로 선행되어야 한다. 비정질 산화물과 그래핀 등 신소재를 대면적 웨이퍼에 균일하게 증착하고 제어하는 기술적 난이도가 높은 만큼, 산업계와의 긴밀한 협력을 통한 공정 최적화 과정이 향후 상용화의 성패를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.

향후 연구팀은 이번에 공개된 초저전력 기술을 바탕으로 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 하드웨어 개발에 박차를 가할 예정이다. 이는 인공지능 연산에 최적화된 하드웨어를 구축하여 전력 소모는 줄이면서 연산 능력은 극대화하는 차세대 반도체 패러다임을 선도하기 위한 전략이다. 정부와 학계는 이번 성과가 대한민국이 글로벌 반도체 초격차를 유지하는 데 기여할 수 있도록 지속적인 지원과 연구 환경 조성을 이어갈 방침이다.