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[IT뉴스]“비효율로 여겨진 스핀 손실, 반도체 효율 높여”

온카뱅크관리자

2025-08-17 15:47:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KIST·DGIST·연세대 공동 연구 
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 <img alt="(왼쪽) 기존 방식은 자성체 바깥쪽에 전류를 흘려 스핀을 만들어 자성체 안으로 넣는 구조다. 스핀이 이동 중 일부가 새어나가는 스핀 손실 때문에 자성 방향을 바꾸는 효율이 낮아진다. (오른쪽) 스핀 손실을 자화 제어에 활용하는 방식은 자성체 안에 직접 전류를 흘려 스핀이 한쪽 방향으로 빠져나가도록 설계됐다. 빠져나가는 스핀은 자성체 내부에 반대 방향에서 들어온 것처럼 작용, 자성 방향이 스스로 바뀌는 효과를 낸다. 이때 손실되는 스핀의 양이 많을수록 자성에 가해지는 힘이 커져 자화를 더 쉽게 바꿀 수 있게 된다. /한국과학기술연구원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/chosunbiz/20250817153838353ltsv.jpg" data-org-width="579" dmcf-mid="3SeInezTae" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/chosunbiz/20250817153838353ltsv.jpg" width="658">
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 (왼쪽) 기존 방식은 자성체 바깥쪽에 전류를 흘려 스핀을 만들어 자성체 안으로 넣는 구조다. 스핀이 이동 중 일부가 새어나가는 스핀 손실 때문에 자성 방향을 바꾸는 효율이 낮아진다. (오른쪽) 스핀 손실을 자화 제어에 활용하는 방식은 자성체 안에 직접 전류를 흘려 스핀이 한쪽 방향으로 빠져나가도록 설계됐다. 빠져나가는 스핀은 자성체 내부에 반대 방향에서 들어온 것처럼 작용, 자성 방향이 스스로 바뀌는 효과를 낸다. 이때 손실되는 스핀의 양이 많을수록 자성에 가해지는 힘이 커져 자화를 더 쉽게 바꿀 수 있게 된다. /한국과학기술연구원
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 그동안 에너지 효율 저하 원인으로 꼽히던 ‘스핀 손실(spin loss)’이 자성체의 자화 전환을 오히려 촉진해 에너지 효율을 높일 수 있다는 사실을 국내 연구진이 세계 처음으로 규명했다.
 한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 한동수 박사 연구팀은 대구경북과학기술원(DGIST) 홍정일 교수, 연세대 김경환 교수 연구팀과 공동으로 이런 결과를 세계적 과학 저널 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 발표했다고 17일 밝혔다.
 스핀트로닉스(spintronics)는 전자의 전하가 아니라 ‘스핀’이라는 자기적 성질을 이용하는 차세대 반도체 기술이다. 전력 소모가 적고 전원이 꺼져도 정보가 남는 비휘발성 특성이 뛰어나 초저전력 메모리, 뉴로모픽 칩, 인공지능(AI) 반도체 등 핵심 분야에서 주목받고 있다.
 자성체 내부의 자화 방향을 바꿔 정보를 저장하거나 연산을 수행하는데, 이를 위해 강한 스핀 전류를 주입해야 하고, 이 과정에서 상당한 양의 스핀이 소멸하는 손실이 발생한다.
 업계는 지금까지 이 손실을 줄이기 위해 소재 설계와 공정 개선에 집중했지만 근본적인 한계가 있었다.
 연구팀은 이번 연구에서 오히려 스핀 손실이 자화 전환을 돕는 ‘역작용’을 한다는 사실을 발견했다. 손실이 클수록 자화 방향을 바꾸는 데 필요한 전력이 줄어드는 역설적 현상이 실험을 통해 입증된 것이다.
 기존에는 무조건 줄여야 한다고 여겨지던 손실이 실제로는 자발적인 자화 전환을 유도하는 에너지원 역할을 한다는 점에서 기존 상식을 뒤엎은 셈이다.
 연구 결과, 소자 동작에 필요한 전력은 기존 대비 최대 3분의 1 수준으로 감소하고 에너지 효율은 3배 이상 향상되는 것으로 확인됐다.
 이번 성과가 주목받는 이유는 기존 반도체 공정과 호환된다는 점이다. 연구팀은 이 기술을 활용하면 양산성이 높고, 소형화·고집적화에도 유리하다고 설명했다. 이는 곧 AI 반도체와 초저전력 메모리뿐 아니라 확률 기반 연산 소자, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 다양한 차세대 연산 구조에 적용될 수 있다는 의미다.
 특히 최근 AI 서버와 데이터센터 전력 소모가 급격히 늘면서 에너지 효율은 산업계의 핵심 과제로 떠오른 상황이어서 연구 성과의 상용화 가능성에도 기대가 모이고 있다.
 한동수 박사는 “스핀트로닉스 분야는 지금까지 손실을 줄이는 데만 집중했지만, 이번 연구는 손실을 오히려 활용할 수 있다는 새로운 패러다임을 제시했다”며 “AI 시대에 필수적인 초소형·초저전력 반도체 소자 개발을 적극 추진할 계획”이라고 말했다.
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