서울대 연구진이 양자계산 시뮬레이션을 이용한 신물질 재료 선별 작업을 빠르게 해낼 수 있는 원천기술을 개발했다.
22일 한승우 서울대 재료공학부 교수 연구팀(박사과정 임강훈·윤용)은 국내 최초로 자동화 코드를 개발해 수천여 개의 산화물 구조 데이터베이스로부터 차세대 반도체 재료로 적합한 후보물질들을 선별하는 데 성공했다고 밝혔다.
High-k 물질은 반도체 정보소자에서 기존 실리콘산화물 유전박막에 발생하는 누설전류를 억제하기 위해 새롭게 도입된 고유전체 박막재료다.
연구팀은 향상된 컴퓨팅 성능과 정밀한 밀도범함수이론(DFT) 계산 방법론을 이용해 수많은 산화물 물성을 고속대량 스크리닝할 수 있는 시뮬레이션 자동화 코드를 개발했다
또한 연구팀은 자동화 코드를 사용해 ICSD(Inorganic Crystal Structure Database)에 등재된 1800여개 산화물 구조의 물성 데이터베이스를 만들었다. 지금껏 전례가 없는 우수한 물성의 정방형 베릴륨옥사이드를 비롯해 10여개의 새로운 high-k 후보 물질을 선별했다.
선별된 물질은 기존에 연구하던 하프늄옥사이드, 지르코늄옥사이드보다 뛰어난 물성을 갖고 있으며 실제 중앙처리장치(CPU), 디램(DRAM) 등의 소자에 적용되면 성능을 수십 배로 향상을 기대할 수 있다.
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 밝혔다.
이 연구는 미래창조과학부가 추진하는 EDISON 프로그램, KISTI 슈퍼컴퓨터연구지원사업 전략과제의 지원으로 진행됐으며 네이쳐 자매지인 엔피지 아시아 머터리얼즈(NPG Asia Materials) 온라인판 6월 12일자에 연구 성과가 실렸다. [ 시사포커스 / 오현지 기자 ]
