[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 전원을 꺼도 자료가 지워지지않는 자성메모리(MRAM)의 에너지 소비를 100분의 1로 줄일 수 있는 기술을 개발했다. 연구진은 향후 이 기술을 더 발전시킨다면 기존 반도체 메모리를 대체해 전력 소모량을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST)은 차세대반도체연구소 스핀융합연구단 이기영 박사팀이 연료전지 사용 물질인 이트리아 안정화 지르코니아(YSZ)에 수소이온을 주입해 초저전력 MRAM 부품을 개발했다고 26일 밝혔다. 이기영 박사는 "기존 사용하는 메모리같은 경우에는 1비트당 100펨토줄(fJ) 정도 나오는데 이번 실험에서 100분의 1 정도로 줄였다"고 말했다. 1fJ는 1000조 분의 1j, 즉 1초동안 소모하는 전력이 1000조 분의 1와트(W)를 말한다. 연구진은 MRAM 반도체 소자에 수소이온을 주입하면 적은 전력으로도 사용이 가능하다는 점을 착안했다. 기존 연구 발표자료에 따르면 수소이온을 사용하는 방식이 속도가 느린 단점이 있다. 연구진은 세라믹 연료전지(SOFC) 분야에 전해질로 사용되는 높은 이온전도도를 가진 물질인 YSZ를 자성 소자에 접목해 수소 이온을 주입했다. 이를 통해 기존 수소이온을 사용한 메모리보다 에너지 소모량은 더 낮추면서 100배 빠른 소자를 만드는 데 성공했다.  이 박사는 "아직 MRAM이 DRAM의 속도를 따라집지 못하지만 향후 속도 개선을 위한 추가적인 개술개발이 이뤄진다면 다양한 분야에 사용할 수 있는 메모리를 만들 수 있을 것"이라고 전망했다. 또한 그는 "연료전지분야에서 활용되는 재료를 자성메모리에 적용한 것은 종합연구소인 KIST의 장점을 매우 잘 활용한 융합연구성과로 볼 수 있다"고 설명했다. 이번 연구결과는 에너지소재연구단 손지원 단장 연구팀과의 협업을 통해 나노기술 분야 저명 국제 학술지인 '나노 레터스' 최신 호에 게재됐다. 한편, 연구진이 이번 연구를 시작하게 된 배경은 ICT의 기술발전으로 인한 엄청난 전력 소모다. 현재 작은 서버 한대가 99㎡(30평형)의 아파트에서 소비하는 전력보다 많다. 40만대 서버를 관리하는 데이터센터가 소모하는 전력 소비량은 인구 20만 도시의 총 전력 소비량을 맞먹는다. 데이터센터에 의한 전력 소모는 전 세계적으로 연평균 성장률 16.7%를 보이며, 향후 10년 이내에 ICT기기의 전력소모가 중요한 사회적 문제로 대두될 것으로 전망된다. 이를 감안하면 메모리 소자의 전력 소모 문제를 해결해야 한다.   monarch@fnnews.com 김만기 기자

  【파이낸셜뉴스 울산=최수상 기자】 전원을 꺼도 데이터가 사라지지 않아 차세대 메모리로 주목받고 있는 '자성메모리'의 효율을 높일 수 있는 방법을 찾았다. 울산과학기술원(UNIST)는 자연과학부의 박노정 교수팀이 인천대 김정우 교수팀, KIST 김경환 선임연구원과 공동으로 수억 분의 1 미터(m)의 얇은 두께를 갖는 자성체의 '자기이방성(Magnetic Anisotropy)'을 효과적으로 제어할 방법을 제시했다고 18일 밝혔다. ‘자기이방성’은 자성체 결정의 축 방향에 따라 자성을 띠는 정도가 달라지는 성질이다. 이번 연구에서는 이 성질을 ‘온-오프 스위치(on-off switch)’처럼 사용해 에너지를 소모를 줄이면서 정보를 더 빨리 안정하게 저장할 가능성을 보인 것이다.  물질의 자성은 ‘스핀(Spin)’이라는 전자 회전운동에서 비롯된다. 스핀은 N-S극을 갖는 아주 작은 ‘자석 알갱이’로, 자기장을 가해 그 방향을 정렬할 수 있다. 이때 물질이 자성을 띠며 이를 ‘자화(磁化)’라 한다. 자성 메모리는 바로 이 ‘자화 방향’을 이용해 정보를 저장하고 읽는다. 하지만 자기장으로 자화를 조절하면 전력 소모가 많고 발열이 생겨 메모리 소자의 집적도를 높이기는 어렵다.이번 연구에서는 자기장이 아닌 ‘빛과 전기장을 이용해 자화 방향을 조절’할 수 있음을 이론적으로 증명했다. 이차원 물질인 요오드화크롬(CrI₃)에 빛과 전기장을 가하면 이 물질의 자기이방성 크기를 제어할 수 있음을 밝힌 것이다. 자성체는 자기이방성 크기에 따라 자화 방향이 달라지므로 자기장 없이도 자화 조절이 가능하다. 이 경우 에너지 소모는 줄이면서 정보를 더 빠르고 안정적으로 저장할 수 있다.   박노정 교수는 “빛과 같은 외부 자극이 있는 상태에서 스핀의 움직임을 정확하게 기술할 수 있는 ‘시간의존적 범밀도함수이론’을 활용했다”며 “이번 연구결과는 ‘고효율 자성 소자’ 구현에 필수적으로 여겨졌던 ‘자기이방성’을 빛과 전기장으로 매우 빠르게 제어할 수 있음을 보였다”고 연구의미를 밝혔다.이번 연구결과는 세계적인 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 2월 12일자로 출판됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 이뤄졌다. ulsan@fnnews.com 최수상 기자

어디서나 동영상을 실시간 재생하고 사물인터넷이 익숙해진 정보화 시대에 들어서면서 대용량 정보 저장장치 개발이 활발하다. 그 중 자성 메모리(M램)는 전원이 끊겨도 저장된 정보가 사라지지 않는 비휘발성, 고속 동작 등의 장점이 주목받으며, 최근 상용화되고 있다. 과학기술정보통신부는 서강대 정명화 교수 연구팀이 자성물질 사이에 숨겨진 자기적 상호작용을 규명해 차세대 메모리 반도체인 자성 메모리의 속도와 저장용량을 한 단계 더 발전시켜줄 가능성을 입증했다고 10일 밝혔다. 이 연구 성과는 재료분야 최상위 국제학술지 '네이처 머티리얼스'에 3일 게재됐다. 전류를 기반으로 하는 기존 메모리와 달리, 자성 메모리는 전자의 스핀(회전)에 의한 자성을 이용한다. 두 개의 자성물질에서 자화 방향이 같거나 반대일 때 0 또는 1의 정보가 기록된다. 많은 장점에도 불구하고 자화 방향을 바꿀 때 필요한 소비 전력이 크다는 한계가 있다. 연구팀은 자성물질에서 대칭적 상호작용에 의한 두 가지 자화 방향(동일·반대 방향)뿐 아니라 비대칭적 상호작용에 의한 자화 방향도 있음을 발견했다. 3차원 스핀 구조에 정보를 저장함으로써 자성 메모리의 속도와 용량을 크게 개선할 수 있게 됐다. 이번 연구에서 밝혀진 비대칭적 상호작용은, 두 자성물질 사이에 있는 비자성 물질에 의해 대칭성이 붕괴되면서 발생한다. 자성물질의 종류에 무관하게 재현된다. 두 자성물질 사이에 숨겨진 새로운 자기적 상호작용을 규명했다는 점에서 학술적인 큰 의미가 있다. 비대칭적 자기 상호작용을 이용하면, 자성물질에서 동일·반대 방향의 대칭적 스핀 구조 뿐 아니라 비대칭적 특이한 스핀 구조를 구성할 수 있다. 이로써 0과 1의 이진법을 뛰어넘어, 더욱 빠르고 데이터 용량이 큰 신개념 비휘발성 메모리 소자 응용도 가능하다. 정명화 교수는 "이 연구는 자성 박막 사이에 존재하는 밝혀지지 않은 새로운 자기적 상호작용을 밝혔다는데 큰 의의가 있다"라며 "향후 메모리 소자의 저장 용량 한계를 극복하고 자성 소재의 구조적 문제를 해결해, 새로운 형태의 자성 메모리 소자를 디자인하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다"라고 연구 의의를 설명했다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 울산과학기술원(UNIST) 신소재공학과 유정우 교수팀이 저전력으로 메모리에 데이터를 저장할 수 있는 자성메모리(M램) 소자를 개발했다. 유정우 교수는 28일 "이번에 개발한 M램 소자는 발열과 에너지 소모를 획기적으로 줄이고, 기하급수적으로 늘어나는 AI 반도체 소자의 전력 소모 문제를 해결할 수 있는 단초를 제공한 것"이라고 설명했다. M램은 낸드플래시와 D램의 장점을 고루 갖춘 차세대 메모리다. 낸드플래쉬처럼 전원을 꺼도 데이터가 날아가지 않는 비휘발성을 지니며 D램 수준으로 속도가 빠르다. 안전성과 빠른 데이터 읽기, 쓰기가 필요한 분야에서는 일부 상용화됐다. 하지만 M램은 메모리에 데이터를 쓰고 지울 때 전류를 사용하고, 이런 과정에서 발열이 증가한다. 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 메모리 소자를 전압 펄스만으로 메모리에 정보를 쓸 수 있게 만들었다. 즉 전류를 직접 흘리지 않고 전압 펄스만으로도 데이터를 저장할 수 있어 전력 소모가 훨씬 줄어든다. 이로 인해 에너지 효율이 높아지고, 전류가 흐르지 않아 발열도 줄어들게 되는 것이다. 이 소자는 그래핀이 자성절연체인 이트륨 철 가넷(YIG)과 강유전체인 폴리비닐리덴 플루오라이드(PVDF)와 에틸렌(TrFE)를 중합시킨 고분자(PVDF-TrFE) 사이에 끼어 있는 구조인데, 전압 펄스를 가하면 그래핀에 흐르는 전류 방향이 바뀐다. 이 방향에 따라 0과 1을 저장한다. 개발된 메모리 소자에는 역에델스타인 효과, 강자성공명 현상 등과 같은 물리 이론이 적용됐다. 자성절연체의 강자성공명으로 그래핀에 주입된 스핀전류가 역에델스타인 효과에 의해 전하전류로 변환되는 원리다. 전류 방향은 강유전체에 전압펄스를 줘서 바꿀 수 있다. 전압펄스가 강유전체의 극성을 바꾸면 그래핀의 페르미 준위가 이동하기 때문이다. 페르미 준위에 따라 그래핀에 흐르는 전류 방향이 바뀌게 된다. 한편, 연구진은 이번에 개발한 메모리 소자 구조를 실험적으로 입증해내 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난 10일 발표했다.   monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] SK하이닉스 차세대 반도체를 연구·개발하는 조직인 ‘글로벌 RTC'의 이재연 부사장은 "'이머징 메모리'가 인공지능(AI) 시대를 이끌 새로운 패러다임을 제시할 것"이라고 밝혔다. 이 부사장은 22일 SK하이닉스 뉴스룸 인터뷰에서 "글로벌 RTC는 다음 세대 기술의 가치를 창출할 수 있는 이머징 메모리를 개발하고, 기존 반도체 기술의 한계를 극복할 차세대 컴퓨팅에 대한 기반 연구를 이어가고 있다"며 이 같이 언급했다. 이머징 메모리는 기존 메모리의 한계를 돌파할 새로운 솔루션으로 주목받고 있다. SK하이닉스는 현재 △메모리와 셀렉터 역할을 모두 수행할 수 있는 두 개의 전극과 듀얼 기능 재료(DFM)로 구성된 반도체 'SOM' △전자가 갖는 스핀 운동 특성을 반도체에 응용하는 기술인 '스핀' △인간 두뇌의 신경망을 모사할 수 있는 소자로 기존의 컴퓨터 구조로 발생하는 문제를 해결하고 고효율 컴퓨팅 구조를 구현하는 '시냅틱 메모리' 등을 통해 이머징 메모리 솔루션을 구현하고 있다. 이 부사장은 "SOM은 데이터를 빠르게 처리하는 D램과 데이터를 저장하고 삭제할 수 있는 낸드플래시의 특성을 모두 보유하고 있다. 이는 격변할 D램과 낸드 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다"면서 "이와 함께 글로벌 RTC 조직은 자성의 특성을 이용해 이머징 메모리 중 가장 빠른 스핀 소자의 동작을 구현하는 등 미래를 위한 다양한 기술을 개발하고 있다"고 언급했다. 이 부사장은 급변하는 글로벌 시장에서 SK하이닉스가 경쟁력을 높이기 위해 세계 각계각층과 협업 체계를 강화해야 한다고 강조했다. 그는 “미래 반도체 시장에서는 단일 회사만의 노력으로는 성공할 수 없을 것”이라며 “산·학·연 등 다양한 기관과의 협업이 필수적이고, 환경 변화에 맞춰 유연한 논의가 가능한 새로운 체계가 중요하다”고 설명했다. 이 부사장은 다운턴 위기를 기회로 바꾼 고대역폭메모리(HBM)의 실리콘관통기술(TSV)처럼 미래를 위한 다양한 요소의 기술 개발이 중요하다고 언급했다. 이 부사장은 "HBM의 중요 요소 기술인 TSV는 15년 전 미래 기술 중 하나로 연구가 시작됐다"면서 "AI 시대를 예견하고 개발한 기술은 아니지만, 오늘날 대표적인 AI 반도체 기술로 손꼽히고 있다. 이처럼 우리는 어떻게 급변할지 모르는 미래를 대비해 또 다른 멋진 요소 기술 개발에 힘써야 한다"고 전했다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

【파이낸셜뉴스 베이징=정지우 특파원】 미국·중국 갈등이 반도체와 희토류 전쟁으로 진화하고 있다. 미국이 인플레이션 감축법(IRA) 등을 전방위 동원해 중국으로 반도체 기술이 유입되는 것을 차단하고 있다면, 중국은 대항마로 '산업의 비타민'인 희토류(17개 원소의 통칭) 통제를 강화하는 상황이다. 반도체와 희토류 모두 국가안보에 막대한 영향을 미친다는 점을 감안하면 양국 갈등이 격화될수록 상호 타격은 불가피하다. 반도체 강국이지만 미국의 간섭을 피할 수 없는데다, 희토류 중국 의존도가 높은 한국 역시 고래 싸움의 유탄을 피하기 어렵다. ■희토류 반격 준비해온 中 중국이 희토류로 미국에 반격하려는 움직임은 일찌감치 감지됐고, 조금씩 진행돼 왔다. 미국이 반도체와 첨단기술 분야에서 본격적으로 중국 제재하기 시작할 즈음인 2020년 희토류의 수출을 제한할 수 있는 수출통제법이 시행됐다. 이듬 해 말엔 중국알루미늄그룹, 중국우쾅그룹, 간저우희토그룹 3곳의 사업을 통합한 다음 철강연구과학기술그룹, 비철금속과학기술그룹 등 연구기관 2곳을 영입해 중국희토그룹을 탄생시켰다. 이 회사는 희토류 중에서도 핵심인 '중희토류'의 세계 최대 생산 업체다. 이보다 앞서 2016년엔 6개 기업을 합친 베이팡희토를 만들었다. 경희로류 중심의 이 업체 역시 세계에서 규모가 가장 크다. 중국은 표면적으론 희토류 관리 강화 차원이라고 주장한다. 그러나 시장은 미국의 압박에 버티기 위한 조치로 결을 다르게 판단하고 있다. 지난해부턴 실질적인 희토류 보복의 사전 포석으로 해석할 수 있는 조치가 모습을 드러냈다. 중국 상무부와 과학기술부 등은 '수출 금지 및 제한 기술 목록'에 희토류의 정제·가공 기술을 포함시켰고, 수정안 의견 수렴(2022년 12월30일~2023년 1월28일)을 끝냈다.<본지 2월19일자 보도> 외신이 우려했던 희토류 기술 수출 차단이다. 수정안의 핵심은 수출금지 항목 11호에 추가한 △희토류 추출·분리 공정기술 △희토류 금속 및 합금 재료의 생산기술 △사마륨코발트, 네오디뮴철붕소·세륨 자성체 제조기술 △희토류 붕산산소칼슘 제조기술 등이다. 사마륨코발트는 희토류계 원소인 사마륨과 고가의 전략 자원 중 하나인 코발트의 합금이다. 사마륨코발트 자석은 희토류를 원료로 하므로 현존 자석 중 가격이 가장 비싸며, 중국 생산량은 70%이상이다. 중국은 사마륨과 코발트 희토류 금속을 추출하는 능력을 가진 유일한 국가로 알려져 있다. 또 네오디뮴은 가장 널리 사용되는 희토류 자석의 주요 원료이며 네오디뮴철붕소 자석은 중국 생산량이 85%에 달한다. 전기차, 태양광·풍력 발전, 스마트폰을 비롯한 소비 전자 제품, 산업용 모터, 로봇, 첨단 무기 등에 모두 이 같은 사마륨코발드와 네오디뮴 영구 자석이 들어간다. 굳이 희토류로 합금을 만드는 것은 쉽게 부서지는 희토류 원소의 특성 때문이다. 수정안은 미국 등 대응이나 글로벌 시장 상황, 내부 결정 과정을 거쳐 공식 발표나 시행 시기를 저울질할 것으로 관측된다. 일본 요미우리신문은 올해 안에 확정할 것으로 지난 5일 예상하기도 했다. 이 신문은 "중국이 희토류 자석의 제조 기술 수출을 금지하면 희토류 채굴부터 물품 생산까지 전 과정을 통제할 수 있어 자석 생산 공장이 없는 미국·유럽 국가의 중국 의존도가 높아질 수밖에 없다"면서 "중국이 자석 공급망을 장악해 성장이 예상되는 환경 분야에서 패권을 확립하려는 것으로 보인다"고 진단했다. ■中 핵심 중 핵심 중희토류 생산량 축소 중국 공업정보화부와 자연자원부는 최근 발표한 '2023년 희토류 채굴·제련 1차 총량 지표에 관한 통지'에서 올 상반기 희토류 채굴·제련 총량을 20% 가까이 늘리면서도 군사용 장비, 전기차 배터리 등에 들어가는 중희토류는 오히려 4.8% 줄였다.<본지 3월30일 보도> 최대 생산국인 중국이 생산 물량을 축소시키면 가격은 상승할 수밖에 없다. 만약 중국이 하반기에 또다시 생산량을 줄일 경우 글로벌 공급망까지 흔들릴 가능성도 있다. 희토류를 국가가 생산 총량을 통제·관리하는 중국의 '노림수'라는 평가도 나온다. 희토류는 경희토류와 중희토류로 나뉜다. 희귀한 광물이라는 점에서 동일하나, 쓰임새는 차이가 있다. 경희토류는 상대적으로 많이 매장돼 있으면서도 용도는 광학유리, 촉매, 광학제, 세라믹 등 주로 비첨단 분야이며 제한적이다. 또 경희토류 중 세륨이나 란타늄 등의 원소는 TV브라운관과 형광램프가 액정표시장치(LCD)나 발광다이오드(LED)로 대체되면서 수요도 줄어들고 있다. 반면 중희토류는 산업·의료·군수용 장치, 전기차 배터리, 영구자석 등 첨단 기술 장비에 주로 활용된다. 미국·호주·베트남 등 세계 여러 곳에 묻혀 있는 경희토류 원소와 달리 디스프로슘, 테르븀 등 중희토류에 포함되는 원소는 중국 외에선 생산이 미미하다. 여기다 영구자석이 들어가는 제품의 수요 증가로 중희토류를 쓰겠다는 기업은 늘고 있다. 다른 금속으로 대체할 수도 없다. 즉 핵심 전략물자 '희토류'는 중희토류를 사실상 지칭하는 것으로 볼 수 있다. ■中 빼면 대안 없는 중희토류 공급망 중국이 미국에게 희토류를 무기로 휘두를 수 있는 것은 막강한 글로벌 영향력에서 배경을 찾을 수 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 2021년 기준 중국은 전 세계 희토류 생산량의 60%를 책임지고 있다. 미국은 15%에 불과하다. 희토류가 정제·가공 과정에서 환경오염 물질을 대량 배출하기 때문에 미국이 일찌감치 이를 포기하면서 중국의 정제·가공 역량 비중도 87%까지 올라왔다. 미국 등 타국에서 부랴부랴 희토류 채굴과 정제·가공 기술이나 신물질 개발에 나선다고 해도, 그 기간 전까지 중국이 기다려줄 가능성은 희박하다. 무작정 희토류만 채굴하는 것이 아니라, 핵심인 중희토류 원소가 들어있는 희토류 광산을 찾아야 하는 것도 숙제다. 더 큰 우려는 오히려 중국이 희토류 기술 수출금지·제한에서 나아가 희토류 자체에 대한 전면적인 수출 차단이라는 극단적 선택도 가능성을 완전히 배제할 수 없다는 점이다. 이럴 경우 스마트폰부터 반도체 연마제·디스플레이·배터리·전투기 등 첨단산업에 두루 활용되는 중국산 희토류 의존 국가들의 충격은 커진다. 중국이 표면적으로 미국에 대한 보복을 감추기 위해 환경보호, 자국 내 신에너지차 등 희토류를 원자재로 쓰는 산업의 급속한 성장(자국 수요 증가)을 명분으로 내세우게 되면 전체 글로벌 희토류 시장에 대한 공급을 줄일 수 있다. ■美 동참 거부도·中 등돌리기도 어려운 韓 한국의 고민은 포괄적·전략적 동맹 관계인 미국 뜻을 거스를 수도, 영구자석에 쓰이는 네오디뮴의 86%, 반도체 연마제로 사용되는 희토류의 54%를 의존하고 있는 중국과 등을 지기도 쉽지 않다는 점이다. 이미 미국은 한국 등 동맹국을 상대로 대중 규제 동참과 미국 내 투자 확대를 요구하고 있다. 그러나 미국이 투자 인센티브로 제시한 보조금을 받으려면 10년간 중국 내 생산 시설 5% 이상 확장 금지, 공장가동률·종류별 웨이퍼(반도체 기판)생산능력·예상 수율 등 민감 자료 엑셀자료 제출을 비롯한 피해가 불을 보듯 뻔한 조건을 수용해야 한다. 아울러 미국은 18㎚(나노미터·10억분의 1m) 이하 D램, 128단 이상 낸드플래시, 16㎚ 이하 로직칩을 생산할 수 있는 장비와 기술을 중국에 들일 경우 자국 상무부의 별도 허가를 받도록 했다. 중국 반도체 공장 내 첨단 장비 업그레이드를 하지 말라는 의미다. 그렇다고 중국을 무시한 채 일방적으로 미국의 대중국 반도체 제재에 편승하기도 어렵다. 한국은 2017년 한한령(한류제한령), 2011년 요소수 등을 겪었거나 아직 겪고 있다. 중국은 미국을 제외하고 한국, 호주, 캐나다 등 자국의 의지에 반하는 국가에게 수시로 보복 조치를 단행한다. 직접적인 희토류 수출 중단에 백기를 들었던 일본 사례도 있다. 중국은 지난달 말 미국 최대 메모리반도체 생산업체 마이크론 테크놀로지에 대한 인터넷 안보 심사에 착수했고, 외신들은 "한국과 일본 같은 이웃 국가에 보내는 경고 신호"이라고 풀이하기도 했다. 미국, 유럽연합(EU), 일본 등이 광물 중국 의존도를 낮추고 상호 경제안보 협력을 강화하는 것은 이런 상황을 고려한 것이라는 평가도 제기된다. 전병서 중국 경제금융연구소 소장은 파이낸셜뉴스 기고를 통해 "'산업의 쌀'인 반도체가 봉쇄당한 상황에서 중국은 '산업의 비타민'인 희토류를 조절해 반도체 외 공급망을 흔들겠다는 전략"이라며 "이른바 '희토류 자석' 관련 원재료 80~90%를 중국에 의존하는 한국은 위기 상황이 생기면 대책이 없다. 어느 한 편에 휩쓸린 '정치외교'가 아니라 양편을 다 아우르는 신중한 '실리외교', '기술외교', '자원외교'를 하지 않으면 안된다"고 조언했다. jjw@fnnews.com 정지우 기자

[파이낸셜뉴스] 정부가 인공지능(AI) 반도체를 국가 전략기술로 지정한 가운데 그동안의 한국과학기술원(KAIST) 인력양성 활동과 연구성과가 주목을 받고 있다. KAIST는 삼성전자와 네이버 등 기업들과의 협력을 통해 전문인력 양성에도 노력을 기울이고 있다. 또 세계 최고 권위 학회인 국제반도체회로학회(ISSCC)에서 17년간 세계 대학중 1위 자리를 지키고 있다. 이와함께 AI 분야에서도 2020년 논문수 기준 세계 6위, 아시아 1위 기록하고 있다. 과학기술정보통신부 이종호 장관은 지난 6월 27일 KAIST에서 2029년까지 1조4000억원을 투입하는 'AI 반도체 산업 성장 지원대책'을 발표한 바 있다. ■한국 반도체 산업 생태계 구심점 KAIST는 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 한 것으로 평가받고 있다. KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 AI 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야의 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 4일 KAIST에 따르면, 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%가 KAIST 출신이다. 또 박사 출신 중견·벤처기업 CEO의 20%를 배출했다. 1990년 국내 최초로 AI연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 AI와 반도체 연구를 융합해 ITRC AI반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 AI를 다양한 분야에 접목하는 'AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다. 또한 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와도 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다. ■17년간 세계대학 1위 KAIST는 빈도체와 인공지능 분야에서 단순 인력양성 뿐만아니라 최상급 연구 역량까지 지니고 있다. KAIST는 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회인 ISSCC에서 지난 17년 동안 채택 논문수 1위를 차지했다. 세계적인 메사추세츠 공과대학(MIT)과 스탠퍼드대를 제치고 정상을 유지했다는 것은 주목할 만한 일이다. 또한 이 학회는 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 '반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배다. 국내에서는 삼성에 이어 종합 2위 다. 또한 ISSCC와 쌍벽을 이루는 초고밀도집적회로학회에서도 2022년 전 세계대학 중 1위를 기록했다. ■반도체 연구 수준도 최고 KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 '스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 '폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다. 이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다. ■AI분야 논문도 세계 6위 AI 분야에서도 비약적으로 성장했다. KAIST는 AI 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 2020년 세계 6위, 아시아 1위를 기록했다. KAIST 순위는 2012년부터 꾸준히 상승해 8년 만에 무려 31계단 뛰어올라 37위에서 6위다. KAIST는 2021년 AI 분야 톱 학회 11개곳에서 129편의 논문을 발표했다. 이는 한국 논문 중 약 40%에 해당한다. 그결과, 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다. KAIST의 AI 연구는 내용 면에서도 산업 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수팀은 모바일기기에서 AI 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. AI을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 '에지 네트워크'가 사용된다. 이는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 AI의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다. 지난 6월에는 전산학부 김민수 교수팀이 초대규모 AI 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 반도체와 AI가 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. AI 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 AI 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 '프로세싱-인-메모리(PIM)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 '램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

삼성전자가 노화 촉진 원인 규명을 통한 치료법 개발과 리보핵산(RNA) 백신·치료제 생산 관련 기술 등 미래 신기술 연구를 지원한다. 삼성미래기술육성재단과 삼성전자는 '삼성미래기술육성사업'을 통해 2022년 상반기부터 지원할 연구 과제 27건을 선정했다고 5일 밝혔다. 이번에 선정된 과제는 기초과학 분야 12개, 소재 분야 8개, ICT 분야 7개 등 총 27개로 연구비 486억5000만원이 지원된다. 차세대 반도체, 가상화 시스템 운영 체제, 세계 최고속 트랜지스터 등 미래 신기술과 노화 메커니즘 규명, RNA 백신·치료제 정제 기술 등도 포함됐다. 43세 이하 '신진 연구책임자'가 12명으로 전체의 44%를 차지했고 황준호 서울대 교수, 김희권 성균관대 교수, 최영재 GIST 교수 등 30대 연구책임자도 6명이 선정됐다. 기초과학 분야에서 강찬희 서울대학교 생명과학부 교수는 '노화'의 신비로운 영역을 연구해 노화 관련 신개념 치료법 개발에 도전한다. 양용수 KAIST 물리학과 교수는 원자분해능 전자토모그래피를 이용해 고체 계면에 존재하는 원자들의 배열을 3차원 단위로 규명할 계획이다. 소재 분야의 김준성 포스텍 교수는 외부 자기장에 의한 저항 변화가 기존 대비 10억배 이상인 신규 자성 소재를 개발한다. 최영재 GIST 교수는 새로운 분자 정제 기술을 개발해, 현재 70% 이하 수준에 머물러 있는 RNA 정제 수율을 99% 이상으로 향상시킬 수 있는 기술 개발에 나선다. ICT 분야에서 김대현 경북대 교수가 세계 최초로 1테라헤르츠(THz)급 동작 속도의 극초고주파·초저전력 차세대 반도체 소자(트랜지스터) 개발에 착수한다. 권영진 KAIST 교수는 시스템 안전성의 가장 취약점인 '메모리 버그'를 피할 수 있는 RUST(프로그래밍 언어)를 이용해 가상화 시스템을 설계할 계획이다. '삼성미래기술육성사업'은 대한민국의 기초과학 발전과 산업기술 혁신, 사회 문제 해결, 세계적인 과학기술인 육성을 목표로 삼성전자가 2013년부터 1조5000억원을 출연해 시행하고 있는 연구 지원 공익사업이다. 기초과학 분야 251개, 소재 분야 240개, ICT 분야 244개 등 총 735개 연구 과제에 9738억원의 연구비를 지원했다. ahnman@fnnews.com 안승현 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성전자가 노화 촉진 원인 규명을 통한 치료법 개발과 리보핵산(RNA) 백신·치료제 생산 관련 기술 등 미래 신기술 연구를 지원한다. 삼성미래기술육성재단과 삼성전자는 '삼성미래기술육성사업'을 통해 2022년 상반기부터 지원할 연구 과제 27건을 선정했다고 5일 밝혔다. 이번에 선정된 과제는 기초과학 분야 12개, 소재 분야 8개, ICT 분야 7개 등 총 27개로 연구비 486억5000만원이 지원된다. 차세대 반도체, 가상화 시스템 운영 체제, 세계 최고속 트랜지스터 등 미래 신기술과 노화 메커니즘 규명, RNA 백신·치료제 정제 기술 등도 포함됐다. 43세 이하 '신진 연구책임자'가 12명으로 전체의 44%를 차지했고 황준호 서울대 교수, 김희권 성균관대 교수, 최영재 GIST 교수 등 30대 연구책임자도 6명이 선정됐다. 기초과학 분야에서 강찬희 서울대학교 생명과학부 교수는 '노화'의 신비로운 영역을 연구해 노화 관련 신개념 치료법 개발에 도전한다. 양용수 KAIST 물리학과 교수는 원자분해능 전자토모그래피를 이용해 고체 계면에 존재하는 원자들의 배열을 3차원 단위로 규명할 계획이다. 소재 분야의 김준성 포스텍 교수는 외부 자기장에 의한 저항 변화가 기존 대비 10억배 이상인 신규 자성 소재를 개발한다. 최영재 GIST 교수는 새로운 분자 정제 기술을 개발해, 현재 70% 이하 수준에 머물러 있는 RNA 정제 수율을 99% 이상으로 향상시킬 수 있는 기술 개발에 나선다. ICT 분야에서 김대현 경북대 교수가 세계 최초로 1테라헤르츠(THz)급 동작 속도의 극초고주파·초저전력 차세대 반도체 소자(트랜지스터) 개발에 착수한다. 권영진 KAIST 교수는 시스템 안전성의 가장 취약점인 '메모리 버그'를 피할 수 있는 RUST(프로그래밍 언어)를 이용해 가상화 시스템을 설계할 계획이다. '삼성미래기술육성사업'은 대한민국의 기초과학 발전과 산업기술 혁신, 사회 문제 해결, 세계적인 과학기술인 육성을 목표로 삼성전자가 2013년부터 1조5000억원을 출연해 시행하고 있는 연구 지원 공익사업이다. 기초과학 분야 251개, 소재 분야 240개, ICT 분야 244개 등 총 735개 연구 과제에 9738억원의 연구비를 지원했다. 연구 지원을 받은 교수는 국내 50여개 대학 1600여명(참여교수 포함)이며 과제 참여 연구원까지 포함하면 1만4000여명에 이른다. ahnman@fnnews.com 안승현 기자

국내 연구진이 차세대 메모리의 소재로 쓰일 수 있는 철과 게르마늄, 텔루륨으로 이뤄진 반데르발스 자성체(FGT)의 안정성을 발견했다. 이 소재가 현재 삼성전자나 SK하이닉스가 연구개발(R&D)중인 스핀 메모리(STT-M램)의 소재보다도 정보저장 안정성이 10배 이상 뛰어나다는 게 연구진의 설명이다. 한국과학기술연구원(KIST)은 스핀융합연구단 최준우 박사팀이 정보저장 안정성 면에서 FGT가 다른 물질보다도 10배 이상 뛰어나다는 것을 발견했다고 4일 밝혔다. 반도체 기업들은 D램과 낸드플래시 메모리의 한계를 극복할 수 있는 미래형 메모리로 STT-M램을 주목하고 있다. D램과 구조는 유사하지만 커패시터(축전기) 대신 복잡한 구조의 자성층을 쓰는 메모리다. 이 자성체가 회전(Spin)하면서 빠른 속도로 전자를 이동시키며 데이터를 읽고 쓰는 방식으로 작동한다. 연구진은 FGT를 물리적 박리법을 이용해 100㎚ 이하로 만들어 특성을 분석하는 실험을 진행했다. 기업들이 주력하고 있는 철과 코발트를 기반으로 한 소재는 두께가 두꺼워지면 교환바이어스가 줄어들어 정보를 쉽게 잃어버릴 수 있다. 이에 반해 FGT는 두께와 상관없이 정보저장 안정성이 10배 이상 컸다. monarch@fnnews.com 김만기 기자