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[IT뉴스][과기원NOW] KAIST, 저온서 차세대 반도체용 텔루륨 박막 성장 기술 개발 外

온카뱅크관리자

2026-07-27 17:47:35

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9494653fb766cee2a5aecd617304360296707e0c12570eb2def75461527e57df" dmcf-pid="2Y7w5LiPLo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 이가연 KAIST 박사과정생, 장민규 석박사통합과정생, 김창환 석박사통합과정생, 서준기 교수, 허남욱 석박사통합과정생, 웬슈안 주(Wenxuan Zhu) 박사후연구원. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/dongascience/20260727174411065nuog.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="Kn4vzDkLMa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/dongascience/20260727174411065nuog.jpg" width="658"></p>
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            왼쪽부터 이가연 KAIST 박사과정생, 장민규 석박사통합과정생, 김창환 석박사통합과정생, 서준기 교수, 허남욱 석박사통합과정생, 웬슈안 주(Wenxuan Zhu) 박사후연구원. KAIST 제공
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          <p contents-hash="1b82e64d6b8c113faf1de039c0ac66e0303d4333f7771cc5b29fe374c15e5afb" dmcf-pid="VGzr1onQeL" dmcf-ptype="general">■ KAIST는 서준기 생명화학공학과 교수 연구팀이 한양대, 미국 라이스대 연구팀과 함께 150℃의 낮은 온도에서 반데르발스 소재 위에 새로운 반도체를 손상 없이 정밀하게 쌓는 제조기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 연구 결과는 7월 24일(현지시간) 국제학술지 '사이언스 어드밴시스'에 게재됐다. 연구팀은 반도체 원료를 차례로 공급해 원자 수준 두께로 박막을 쌓는 기술인 원자층증착법(ALD)을 활용해 텔루륨(Te)을 포함한 전구체가 안정한 위치에서 박막을 이루도록 했다. 이를 통해 이셀레늄화텅스텐(WSe2), 이황화몰리브덴(MoS2), 이셀레늄화레늄(ReSe2) 등 다양한 반데르발스 소재 위에서 아래층 결정 배열을 따라 질서 있게 자라는 에피택시(Epitaxial Growth)를 구현했다. 기존 반도체 적층 공정은 수백 ℃의 고온이 필요해 아래층 손상과 계면 변형 문제가 있었지만 이번 기술은 150℃에서 고품질 박막을 성장시켜 차세대 인공지능(AI)·저전력 반도체 공정 적용 가능성을 보였다. 연구팀은 제작한 박막으로 트랜지스터와 광전자소자도 구현해 새 제조기술이 실제 소자 제작에 활용될 수 있음을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="39ab592f53b90f33f116cabc8975eb1d9a149650772d299f9cacd1a6b54558f9" dmcf-pid="fHqmtgLxnn" dmcf-ptype="general"> ■ KAIST는 안성진 전산학부 교수 연구팀이 관측만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하는 인공지능(AI) 월드모델 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 이번 연구는 7월 9일 서울에서 열린 제43회 국제기계학습학회(ICML 2026)에서 구두발표 논문으로 선정돼 구성적 학습 워크숍에서 최우수논문상을 받았다. 연구팀은 AI가 변화 전과 변화 후의 관측 결과만 보고 그 사이에 어떤 규칙이 작동했는지 찾아내는 '이론화 학습(L2T, Learning-to-Theorize)'을 제안했다. 이를 구현한 신경망 기반 이론 생성 모델 '네오(NEO)'는 회전, 이동, 색칠 같은 기본 규칙을 스스로 학습하고, 학습 때 보지 못한 새로운 규칙 조합도 기존 원리를 조합해 설명할 수 있다. 기존 월드모델이 다음 장면을 예측하는 데 초점을 맞췄다면, NEO는 왜 그런 변화가 일어났는지를 실행 가능한 규칙으로 정리하는 데 초점을 둔다. 연구팀은 이 기술이 지능형 로봇, 자율 에이전트, 과학적 발견을 지원하는 AI 등 차세대 AI의 핵심 기반으로 발전할 수 있다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="ede6f1515e03403bd17359e2064af036b252ee96964c3e7d7b8980a6bde689eb" dmcf-pid="4XBsFaoMdi" dmcf-ptype="general"> ■ 울산과학기술원(UNIST)은 박희천 전기전자공학과 교수팀이 멤리스터 기반 로직인메모리 반도체의 회로 배치와 연결 경로를 자동으로 최적화하는 설계자동화 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구 결과는 반도체 설계자동화 분야 학술지 '국제전기전자공학회 집적회로 및 시스템 설계자동화 회보(IEEE TCAD)'에 6월 2일 온라인 공개됐다. 로직인메모리(Logic-in-Memory, LiM)는 메모리가 데이터 저장과 논리 연산을 함께 맡아 프로세서와 메모리 사이 데이터 이동을 줄이는 반도체 방식이다. 연구팀은 멤리스터 소자가 바둑판처럼 배열된 구조에서 연산을 수행할 계산 블록과 결과값 이동 경로를 알고리즘이 자동으로 찾아 최적화하도록 했다. 새 기술은 가로와 세로 방향에서 여러 연산을 동시에 수행하도록 배치해 전체 동작 횟수를 기존 최고 수준 기술보다 평균 19.6% 줄였다. 또 메모리 공간이 엄격하게 제한된 조건에서도 기존 방식이 배치하지 못한 회로를 배열 안에 넣어 저전력·고성능 인메모리 컴퓨팅 하드웨어 설계에 활용될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="a4e87aa7a664266a0129ef2f53bda931134e78e70f4e94fcec0932d44321685d" dmcf-pid="8ZbO3NgRdJ" dmcf-ptype="general"> ■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 24일 교내 E1 컨벤션홀에서 귀뚜라미문화재단과 함께 '2026년 귀뚜라미 장학금 수여식'을 열었다고 27일 밝혔다. 이날 행사에서는 학업과 연구에 매진하는 DGIST 재학생 50명에게 총 5000만원의 장학금과 장학증서가 전달됐다. 귀뚜라미문화재단은 1985년 설립 이후 41년째 장학사업을 이어오며 전국 장학생 7만여 명을 지원해 왔고, 귀뚜라미문화재단과 귀뚜라미복지재단을 통한 누적 사회 환원 금액은 610억원에 달한다. 행사에는 이건우 DGIST 총장과 최진민 귀뚜라미그룹 회장, 장학금 수혜 학생 등이 참석했다. DGIST는 이번 협력을 계기로 귀뚜라미그룹과의 교류를 확대하고 학생들이 경제적 어려움 없이 학업과 연구에 몰입할 수 있도록 장학·복지 제도를 확충할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="2ba5def5ba7571183701fe92ccb0f34a33f706375924ef16c017de9fad7018ce" dmcf-pid="65KI0jaeid" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1126/sciadv.aef1430<br> - doi.org/10.48550/arXiv.2605.03413<br> - doi.org/10.1109/tcad.2026.3699619</p>
          <p contents-hash="d4a0c53414a752ebc2450838dc0dc25971e9c114f9b37b214c2a714c095d72fb" dmcf-pid="P2it6vlwde" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p>
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        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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