△ (서울대 공대 제공)

서울대 연구팀, 양자계산으로 신물질 재료 선별 기술 개발

공대 재료공학부 한승우 교수 연구팀



(서울=연합뉴스) 이대희 기자 = 국내 연구진이 그동안 직관에 의존했던 신물질 재료 선별 작업을 양자계산 시뮬레이션으로 빠르게 해낼 수 있는 기술의 초석을 마련했다.

서울대 공대 재료공학부 한승우 교수 연구팀(박사과정 임강훈·윤용)은 국내 최초로 자동화 코드를 개발해 수천 개 산화물 구조 데이터베이스로부터 차세대 반도체 재료로 적합한 후보물질을 선별해냈다고 22일 밝혔다.

High-k라 불리는 이 후보물질은 반도체에서 사용되는 박막재료다. 이 물질이 실제 적용되면 램 등 메모리반도체와 중앙처리장치(CPU) 등 비메모리반도체의 소비 전력 감소와 작동 속도 증가 등 획기적인 개선이 이뤄진다.

그동안 이 신물질을 선정에서 물성 측정을 하는데 비용이 많이 들어 제한적인 후보 물질로만 실험했지만, 한 교수 연구팀의 자동화 코드 개발로 빠르고 손쉽게 후보 물질을 선별할 수 있게 됐다.

예컨대 토머스 에디슨이 전구의 필라멘트 재료를 직관적으로 선별해 실험하면서 수많은 시행착오를 거쳤는데, 연구팀의 자동화 코드는 이런 시행착오를 막을 수 있는 의미가 있다.

최근 급속도로 향상된 컴퓨팅 성능과 정밀한 밀도범함수이론(DFT) 계산 방법론으로 물질의 성질을 분석해 해당 기술에 적합한 신물질 후보군을 쉽게 찾아낼 수 있게 됐다.

이 연구는 미래창조과학부가 추진하는 EDISON 프로그램과 KISTI 슈퍼컴퓨터연구지원사업 전략과제의 지원으로 진행됐다. 네이처 자매지인 엔피지 아시아 머터리얼즈(NPG Asia Materials) 온라인판 6월 12일자에 연구 성과가 실렸다.

한승우 교수는 "실험으로는 불가능에 가까운 고비용의 고속대량스크리닝을 양자계산을 통해 수행하려는 추세가 세계적으로 확산되는 상황에서 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 전했다.

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